# Python 全景拼接教程 在计算机视觉和图像处理领域,眼镜头生成的图像因其独特的变形效果而受到关注。全景拼接的目的是将多个图像拼接成一幅完整的全景图像。本文将详细教你如何实现这一目标,包括整个流程和每一步的代码实现。 ## 整体流程 在实现全景拼接的过程中,我们可以将整个过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |
原创 9月前
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基于SceneKit,先导入SceneKit.framework首先说一下本人对全景图的理解,所谓全景图,就是一个球体,在球体表面贴上图片,在不同位置看就会产生不同的效果。比如如果把摄像机放在球心,这时看球面上的图片就是全景图(图)的效果,如果放在球外边,看到的就是一个完整的球,放在球面上,看到的就是小行星的效果。其中的翻转图片代码可根据需要使用,比如要在球内外切换的情况。话不多说,直接上代码
一、眼镜头模型  眼镜头一般是由十几个不同的透镜组合而成的,在成像的过程中,入射光线经过不同程度的折射,投影到尺寸有限的成像平面上,使得眼镜头与普通镜头相比起来拥有了更大的视野范围。下图表示出了相机的一般组成结构。最前面的两个镜头发生折射,使入射角减小,其余的镜头相当于一个成像镜头,这种多元件的构造结构使对相机的折射关系的分析变得相当复杂。   研究表明相机成像时遵循的模型可以
carla0.9.14源码编译并添加相机补丁说明一、软件要求二、unreal engine添加补丁及编译三、carla添加补丁及编译四、添加传感器到Ros bridge 说明仿真场景的搭建需要相机,Carla内置传感器不包括相机,网上也找不到carla使用相机的例子,找遍carla官网,发现两年前有大佬提供了非官方的相机补丁。注意: 想要使用相机需要源码编译Carla
上图中作者总结了俯视全景相机相关的数据集汇总表,总计16个数据集,时间跨度从12年到23年,尤其明显可以看得出来的是20年之后的相
原创 2024-08-07 14:37:34
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图像的全景拼接包括三大部分:特征点提取与匹配、图像配准、图像融合。1、基于SIFT的特征点的提取与匹配利用Sift提取图像的局部特征,在尺度空间寻找极值点,并提取出其位置、尺度、方向信息。具体步骤:1). 生成高斯差分金字塔(DOG金字塔),尺度空间构建2). 空间极值点检测(关键点的初步查探)3). 稳定关键点的精确定位4). 稳定关键点方向信息分配5). 关键点描述6). 特征点匹配
1.为什么要设计眼镜头?眼镜头设计的目的是要拍摄大的视野,眼镜头的视场角可达到180-270度,在工程上视角超过140度的镜头被统称为眼镜头。这是因为普通针孔相机视野太小,满足不了一些特别的需求。为什么针孔相机达不到这么大的视场角呢?因为针孔相机模型是相似性投影,实际场景中的直线仍被投影成图像面上的直线。假如使用针孔相机模型达到180度的视场角,那么这种情况下的图像会变为无穷大。那么怎么设
360全景不是凭空生成的,要制作一个360全景,我们需要有原始的图像素材,原始图像素材的来源可以是: A、在现实的场景中 全景拍摄得到的图像 B、建模渲染得到的虚拟图像 原始图像素材类型   采用的相机设备   采用的机位   采用的拼合模式   特点描述 鼓形,两边被切的图像: 上下弧线处180度
眼镜头模型    眼镜头的内参模型可以表示为 ,与普通镜头的内参一样,但畸变参数不同,为,含义如下:   设(X,Y,Z)为一个三维坐标点,投影在图像上的二维坐标为(u,v),如果不考虑畸变,投影关系如下:                         &nbs
全景图变成鱼图。方法一部分是自己研究的,一部分是参考学妹街景合成鱼照片的方法。需要使用的软件是PTGui。是个收费软件,价格还不便宜。操作一下,安装完后就可以开始合成鱼图了。加载图像打开软件后是这样的界面。将我们自己有的全景图加载进来。老实说,它可以加载多张是可以进行照片拼接合成全景图,但是我们自己有的话,一张就可以了。打开全景图编辑器可以使用快捷键CTRL+E,也可以点击菜单中的工具-全
转载 2023-07-03 18:54:40
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01.简介当我们使用的眼镜头视角大于160°时,OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤,也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片: 如果小伙伴也遇到了类似情况,那么这篇文章可能会对大家有一定的帮助。从3.0版开始,OpenCV包含了cv2.fisheye可以很好地处理眼镜头校准的软件包。但是,该模块没有针对读者的相关的教程
参考:http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05opencv2.4.9 Fisheye camera model referenceKannala J, Brandt S S.
相机已经存在了很长时间。然而,随着 20 世纪后期廉价针孔相机的推出,它们在我们的日常生活中变得司空见惯。不幸的是,这种廉价是有代价的:严重的失真。幸运的是,这些是常数,通过校准和一些重新映射,我们可以纠正这一点。此外,通过校准,您还可以确定相机的自然单位(像素)与现实世界单位(例如毫米)之间的关系。理论对于畸变,OpenCV 考虑了径向和切向因素。对于径向因子,使用以下公式:因此,对于 (x,y
陆辉东之前做了RealSense相机图像的远程传输,但是带畸变的图像如果更进一步,可以一只fisheye带畸变,一只fisheye去畸变,这样放在QT界面里视觉感更好些下午简单尝试了下,没有成功,还是要完成这项工作的主要参照第一篇博客写了代码,但矫正后没什么效果redwall@redwall-G3-3500:~$ rostopic list /camera/accel/imu_info /cam
1.获取相机参数void CalculateParameter()2.校正void Remap1()void Remap2()#include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <fstream> using namespace std; using namespace cv; void C
相机标定校正+批量加载多张标定图像+批量处理多张测试图像+角点坐标输出+相机参数输出。以下内容无关:-------------------------------------------分割线---------------------------------------------背景简介 这个产品的设想,主要源自老板的判断:仿照国外竞品,快速开发,配合销售推广,将来一定热卖。之前的团队,为了
01.简介当我们使用的眼镜头视角大于160°时,OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤,也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片:如果小伙伴也遇到了类似情况,那么这篇文章可能会对大家有一定的帮助。从3.0版开始,OpenCV包含了cv2.fisheye可以很好地处理眼镜头校准的软件包。但是,该模块没有针对读者的相关的教程。02.相机参
图像校正算法 2017.11.6 前面讲了关于图像等距投影模型的原理。下面先来看看几个算法的仿真效果。 本周主要在上周的基础上完成鱼图像校正算法的仿真,上周提出的是基于等距模型的球面投影校正算法。为了完成仿真的任务,先实现了球面透视投影的校正算法,因为等距模型的投影算法本质上实际就是将球面投影的坐标计算换成了可以根据等距模型替代的公式。 为了直观的说明算法的优劣下面分别给出经纬度
前两天发表的时候没注意,代码出了点错误,所以修改了一下,重新发上来。 参考: http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05 http://docs.opencv.org/mast
# Java OpenCV 效果实现指南 在计算机视觉领域,眼镜头可以创造出独特的广角效果,这对于一些图像处理应用来说是非常有用的。对于刚入行的小白,学习如何在Java中使用OpenCV实现效果可以是一个提升技能的好机会。本文将详细介绍实现这一功能的整个流程,并提供具体的代码示例。 ## 整体流程 以下是实现“Java OpenCV 效果”的步骤和简单介绍: | 步骤 |
原创 8月前
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