基于数字图像处理深度学习的车牌定位字符分割识别训练SVMANNCNN模型数据集 基于数字图像处理和机器学习，包含车牌定位、字符分割和判断、字符识别，开源了项目整理后训练SVM,ANN和CNN数据集项目语言：C++11 项目平台：MicrosoftVisual Studio 2015 计算机视觉库：Opencv 3.2+opencv-co
opencv菜鸟一枚，就一个标定搞了许久，哎( ▼-▼ )，写个简单的教程记录一下.本次标定采用自己的标定板拍摄的图片进行标定，基于opencv自带的标定例程实现，我不打算解释各个文件的意思，按照步骤来一遍就明白了。第一步：找到自己安装opencv的路径下：*\opencv3.4\sources\samples\cpp\tutorial_code\calib3d\camera_calibratio
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2024-03-15 05:48:31
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z
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2024-05-24 18:02:38
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# 使用OpenCV进行标定（Python） 本人邮箱：sylvester0510@163.com，欢迎交流讨论， 欢迎转载，转载请注明网址 本文结合OpenCV官方样例，对官方样例中的代码进行修改，使其能够正常运行，并对自己采集的数据进行实验和讲解。一、准备 OpenCV使用棋盘格板进行标定，如下图所示。为了标定相机，我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘格上，
使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z
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2024-05-24 17:52:31
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鱼眼镜头模型 鱼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
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2024-08-19 18:48:49
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目录1、常见图像旋转矫正方法1.1 基于图像边缘轮廓的旋转矫正1.2 基于傅里叶变换以及霍夫直线检测的旋转矫正2、基于Hu距图像旋转矫正2.1 Hu旋转不变性2.2 实现步骤2.2.1 分别计算图像二阶距 2.2.2 利用得到的二阶距计算图像偏转角度2.2.3 利用仿射变换对图像进行旋转矫正2.4 程序实现2.5 旋转矫正效果验证系统环境 Windows 10 64 位 + OpenCV 3.4.
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2024-08-28 16:19:36
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Demosaic模块实现的功能是：将输入的Bayer数据转化成RGB 数据。CFA（Color Filter Array，彩色滤波阵列）得到的Bayer数据，每一像素点只能获得R、G、B 三基色中的一种彩色分量值。为获得彩色图像，需要利用当前像素及周围像素的色彩分量值，估计出当前点缺失的其他两个分量 ...
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2021-07-19 15:04:00
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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
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2024-01-12 17:01:59
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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
# Opencv鱼眼相机标定与校正教程
无论是在机器人视觉、增强现实还是计算机视觉领域，相机的校正都是非常重要的一步。鱼眼相机由于其特殊的广角特性，经常在各种应用中被使用。本教程旨在指导新手如何使用OpenCV在Python中实现鱼眼相机的标定与校正。我们将通过一个清晰的步骤流程及代码示例进行详细说明。
## 整体流程
我们将使用以下步骤来完成鱼眼相机的标定与校正：
| 步骤
采用映射技术实现鱼眼镜头校正鱼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，因此鱼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.鱼眼镜头基础理论
鱼眼镜头是一种特殊的广角镜头，视角范围大，焦距短。由于鱼眼镜头前端第一个透镜向外凸出，跟鱼的眼睛很像，所以被命名为鱼眼镜头，如图1.1
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2023-06-17 16:24:42
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17/8/17 参照opencv examples修改两处为重点内容 initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(), getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0), imageSize, CV_16SC2, map1,
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2024-04-04 19:10:13
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？ 相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假
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2023-09-18 09:11:41
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相机标定相机标定的目的获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出摄像机的内参、外参系数。拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标
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2024-01-04 12:23:52
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鱼眼镜头模型 鱼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
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2024-01-10 14:40:42
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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先新建工程，然后建立一个放置采集到的样本图片的文件夹，再建立一个txt格式文件，里面写上图片的路径，如果是相对路径，注意将图片文件和txt都放到工程目录下。
原创
2021-07-29 14:10:14
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相机标定步骤输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。1、在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。2、而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平面，即Z=0。对于定标板来说，我们可以知道棋盘格的方块尺寸，例如30mm，这样我
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2024-04-16 13:37:29
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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