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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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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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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1. cv2.calibrateCamera
作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None,
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2024-03-19 16:49:52
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1.为什么要伽马修正：一旦我们计算出场景的最终像素颜色，我们就必须将它们显示在监视器上。 在过去的数字成像时代，大多数监视器都是阴极射线管 (CRT) 监视器。 这些显示器的物理特性是两倍的输入电压不会导致两倍的亮度。 将输入电压加倍导致亮度等于大约 2.2 的指数关系，称为监视器的伽玛。 这恰好（巧合地）也非常符合人类测量亮度的方式，因为亮度也以类似的（逆）幂关系显示。 为了更好地理解这一切意味
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2024-06-23 20:32:05
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函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变，以下为该函数解释：void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(
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2024-04-26 10:58:03
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
***
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2023-12-20 06:07:53
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/Users/song/codelearn/opencv_face_recognition_learn/face_dectector/opencv/06检测多个.py# 导入cv模块
import cv2 as cv
# 检测函数
def face_detect_demo():
gary = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_d
很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵，并且我们也不太关注内参数到底是多少，因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配，或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图，或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了。既然不知道摄像机的内参数，那么就只能借助对极约束来达到目的了。通过计算两幅图像的基础矩阵F，然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法，可以很好的实现这个目标，该方法也被称为H
用opencv自带的或其它许多标定程序算出内参和畸变系数，用这些标定参数作畸变校正时可能会发现图像严重扭曲，非常有意思。我们知道Matlab有一个标定工具箱，可以用这个工具箱求标定参数，可以发现Matlab的标定结果与opencv程序的标定结果出入好大，Matlab的能正确校正出图像而opencv的不能。如何才能用opencv程序标定出满意的参数呢？
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2024-05-24 12:58:04
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1.什么是透视变换透视变换通过投影的方式，把当前图像映射到另外一个平面，就像投影仪一样，如果幕布或者胶带其中任意一个与放映机发出的光纤不是垂直90度角的，那么投影到幕布上的图像就会发生畸变。这种畸变就是透视畸变的一种。透视变换对畸变图像的校正需要取得畸变图像的 一组4个点的坐标， 和 目标图像的一组4个点的坐标， 通过两组坐标点可以计算出透视变换的变换矩阵，之后对整个原始图像执
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2024-04-24 12:05:22
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无人驾驶学习—第二课（本课程内容来自优达学城无人驾驶纳米学位）相机标定 相机失真表现为两种：1、径向畸变： 由相机镜头边缘造成。表现为直线变弯且距离图片中心越远，影响越大，如下图所示。2、切向畸变： 由相机镜头没有与被拍摄物体平行造成。表现为图片没有正对拍摄者，如下图所示。畸变消除方法： 校正径向畸变使用校正公式需要三个系数:k1、k2和k3。 (x,y)是扭曲图像的一个点，为了使这些点不失真，O
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2024-04-27 21:26:43
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前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图页面扭曲矫正的原理 作者写这篇文章的目的也很有意思，因为 作者的妻子是一个老师，她的学生经常要发一些图片的作业给她，但是难免由于拍照技术和条件等各种原因，导致批改作业的难度提升，因此作者为了他的老婆，做出来了这一套方案。（爱的魔力）对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarpi
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2023-12-08 12:42:05
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1. 相机标定根据张正友校正算法，利用棋盘格数据校正对车载相机进行校正，计算其内参矩阵，外参矩阵和畸变系数。标定的流程
原创
2022-06-01 17:45:24
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人眼对光的敏感度在不同亮度上是不一样的，人眼会对暗的区域变化更加敏感。如果用8位空间来存储像素，0-1区间可以表示256种亮度，但是我们不会一半表示暗的，一半表示亮的（即暗和亮都是128种颜色）。因为我们应该花更多的空间去存储暗的区域，换句话说，暗的需要被区分成更多种。 编码：当摄影设备储存照片时对像素进
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2024-10-04 12:52:33
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# Android OpenCV 校正指南
在计算机视觉中，图像校正是非常重要的一步，尤其是在处理透视失真和相机校正时。本篇文章将指导你如何在Android环境中使用OpenCV进行图像校正。我们将一步一步来完成这个过程，涵盖整个流程和需要的代码示例。
## 整体流程
在实现图像校正之前，我们首先需要了解整个流程。下表展示了为图像进行校正的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
起因：基于上一篇的颜色校正算法基本没什么问题，一部分情况下也能很好的工做，但是有相当一部分的图片，校正后的图像出现严重的色块，甚至出现跟’鬼’一般的效果，如图：(我都不用打码了)，上面一张几乎全白了，下面一张也是各种色块 分析：色块肯定是因为校正矩阵把一定范围内的值都映射到同一个值了；颜色与原来的颜色偏色严重肯定是因为校正矩阵的泛化能力太弱，或者说严重过拟合；其实，仔细想想也对，上一篇文章里只是取
那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。随手拍了几张照片，因为拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：原始图对于图像矫正的问题，在图像处理领域还真得多，比如卡片的矫正、文本的矫正、车牌的矫正等等。这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估
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2024-07-31 18:15:49
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目标我们将了解导致相机失真、扭曲的内因与外因我们将试着找到这些畸变参数，并消除畸变基础如今大量廉价的摄像机导致了很多照片畸变。两个主要的畸变是径向畸变和切向畸变。由于径向畸变，直线会变弯。距离图片中心越远，它的影响越大。如下面这张图片，棋盘格中被红线标记的边缘。你会发现棋盘格的边缘并不与直红线重合，而是变弯了。可以到维基百科查看更多细节Distortion (optics) 。这种畸变可以用如下公
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2024-04-16 13:56:24
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一、立体校正的原因**原因一：**当畸变系数和内外参数矩阵标定完成后，就应该进行畸变矫正，以达到消除畸变的目的。**原因二：**在立体成像原理中提到，要通过两幅图像估计物点的深度信息，就必须在两幅图像中准确的匹配到同一物点，这样才能根据该物点在两幅图像中的位置关系，计算物体深度。为了降低匹配的计算量，两个摄像头的成像平面应处于同一平面。但是，单单依靠严格的摆放摄像头来达到这个目的显然有些困难。立体
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2024-01-26 09:16:42
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