opencv系列 文章目录opencv系列一、眼镜头模型二、投影函数等距投影模型等立体角投影模型正交投影模型体视投影模型三、OpenCV中的相机模型四、标定(C++)实现使用的函数采集标定图像标定代码标定结果 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。
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
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
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.
01.简介当我们使用眼镜头视角大于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
0.前言有关相机成像模型相关知识,参考我的这篇文章。通过对相机做内参标定,可以得到相机的内参和畸变参数。利用上述参数,可以对相机获取的原始畸变图像做畸变校正。1.畸变校正原理简单回顾下相机成像模型,上图中相机坐标系的X轴垂直屏幕向外;且成像平面位于投影中心前方以便于分析。对于相机坐标系中的一点,根据成像模型其投影至点;如果使用小孔成像模型,则会投影至点,这里可直观地看出前者相比
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
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
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
采用映射技术实现眼镜头校正眼镜头是一种视角达到了180° 甚至更高的广角镜头,超过了人类的肉眼所能看到的范围,且一般以固定姿态方式工作不需要旋转和扫描,因此眼镜头能在视频监控、机器视觉、机场消防安全等公共安全风险防控等领域发挥巨大作用。 1.眼镜头基础理论 眼镜头是一种特殊的广角镜头,视角范围大,焦距短。由于眼镜头前端第一个透镜向外凸出,跟的眼睛很像,所以被命名为眼镜头,如图1.1
转载 2023-06-17 16:24:42
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在另一篇文章中我已经写过有关普通相机模型及其OpenCV标定实现,这篇文章将主要关注相机模型及其OpenCV标定实现。  先看一张相机拍摄出来的结果:从图中可以看出很明显的畸变。对相机标定,有时候也可以用普通相机的标定方法对其进行标定,但是却不能保证去畸变后的效果是最好的。因此对于Gopro等眼镜头拍摄出来的图像去畸变,最好的方法就是采用相机标定方法进行标定。相机模
转载 2024-04-16 13:59:10
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一、相机概述       眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围很大的镜头,它视角范围通常大于等于180度。相机虽然能获得较大的视角范围,但是其拍摄的图像存在较大的畸变,为了后续任务的需要,往往需要对原始图像进行预处理,即进行图像的畸变矫正,获得没有畸变的图像。       如下图所示,相机在获得大视角范围的同
相机模型与标定与重映射  computer-vision 2019年 10月21日背景在现有的视觉SLAM框架中,大部分是用针孔相机的图像来进行特征提取与匹配的。在一些特殊场景下有可能会需要用到相机,因此一种操作是将相机进行标定,转化成针孔相机的图像,然后再用SLAM框架去跑。这就涉及到了相机的标定与像素的重映射。相机模型由于相机的径向畸变很
1. 标定板    上图来源于https://zhuanlan.zhihu.com/p/24305610。标定板的长宽不能一样,否则旋转区分不了。1棋盘格检测边缘的交点作为角点,精度低,因为实际的棋盘格标定板的边缘存在过滞带,不是直接的由白瞬间变黑。棋盘格校准要求图片必须拍全,因为Opencv的角点检测,要求整个棋盘格必须在所有图像中可见。2aru
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:        R和t分别代表相机外参中的旋转矩阵和平移向量。 标定流程    首先调用OpenCV的FindChessboa
转载 2024-01-10 14:40:42
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前言这几天把基于opencv C++ api将眼镜头的双目标定以及测距功能实现完毕,效果还可以,至少对齐得非常棒。 这里把其流程及其关键函数在这里总结一下。对于双目标定而言,opencv一共支持两种模型:普通针孔相机模型和相机模型fisheye。后者是opencv3.0后才开始支持的。从使用角度讲,它俩主要差别就在于畸变系数不一样。双目测距流程一共分为四大步:标定,对齐,匹配以及测距。这点对
转载 2024-01-30 19:34:38
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       上一部分(车载环视拼接系统的设计与实现(二))讨论的摄像机模型是理想的线性模型,但是在现实中并不存在这样完全没有畸变的透镜,这主要是制造上的原因,因为制作一个球形透镜比制作一个数学上理想的透镜更容易,另外从机械制作方面考虑也很难把成像仪和透镜保持平行的状态,现实应用中一般只考虑两种透镜畸变,分别是切向畸变和径向畸变,切向畸变产生的原因主要是摄像
# Opencv相机畸变校正Python实现指南 ## 1. 引言 在计算机视觉和机器人领域,常常需要对相机采集的图像进行畸变校正。畸变校正是将相机采集的图像转换为透视图像,以便更准确地进行图像处理和计算。Opencv提供了一些功能强大的方法来实现相机的畸变校正。 在本指南中,我将向你介绍如何使用Python和Opencv来实现相机的畸变校正。我会逐步向你展示整个流程,并提
原创 2023-10-03 07:50:42
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