在opencv中，有关图像或像素点（角点）去畸变的函数有cv::undistort()，cv::getOptimalNewCameraMatrix()，cv::initUndistortRectifyMap()，remap()，cv::undistortPoints()。其中undistort可以直接对图像去畸变，getOptimalNewCameraMatrix、initUndis
目录函数的[官方解释](https://docs.opencv.org/4.x/d9/d0c/group__calib3d.html#ga617b1685d4059c6040827800e72ad2b6)函数原型参数说明：输入参数：输出参数：函数代码测试 函数的官方解释
函数原型void cv::stereoRectify ( InputArray cameraMatrix1,
目标在本节中，我们将学习由相机引起的失真类型，如何找到相机的固有和非固有特性如何根据这些特性使图像不失真基础一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失真(光
# Python OpenCV 拍摄畸变矫正
## 引言
在摄影和计算机视觉领域中，图像畸变是指相机镜头引起的图像形状的变形。这种畸变可能会导致图像中的直线弯曲或形状压缩等问题，影响图像的质量和准确性。为了解决这个问题，我们可以使用Python和OpenCV库来进行图像畸变的矫正。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来进行拍摄畸变矫正。首先，我们将了解图像畸变的原因和类型，然后介绍
背景：opencv提供了直接进行畸变矫正的代码，因在项目中需要使用畸变矫正，因此研究一下opencv中畸变矫正的相关接口与代码，便于学习提升与二次开发。1、畸变矫正原理opencv在文档中对相机标定与畸变矫正的原理做了简单介绍，可参考链接：opencv的标定与3d重建模块文档链接，此外网上也有较多的内容对畸变矫正原理进行了讲解，因此本文在此不做详细介绍。 2、opencv提供的畸变矫正接
目录1.背景2.镜头成像畸变原因3.去畸变方法4. opencv去畸变函数5.代码实现 1.背景由于相机的镜头并不完全理想，成像时会产生线条扭曲、失真等。对双目图像、鸟瞰图等进行处理时，首先要矫正去畸变。2.镜头成像畸变原因相机的镜头前有一块透镜，由于透镜的形状，当光线穿过透镜时，靠近光轴的光线折射比远离光轴的折射要小，就会产生径向畸变，此时真实世界中的直线在图像中会被弯曲，往外弯曲是枕形畸变，
仿射变换仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现包括：平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和错切(Shear). 可以看做原矩阵和一个变换矩阵（3*3且最后一行是（0,0,1））的乘法平移（刚体变化，即不会产生形变），将每一点移到到（x+t , y+t)，这是变换矩阵为：缩放变换 将每一点的横坐标放大或缩小sx倍，纵坐标放大（缩小）到s
理想相机成像模型 1)世界坐标系->摄像机坐标系 R矩阵为旋转矩阵,T矩阵为平移矩阵,RT矩阵变换,属于刚体转换,旋转矩阵具体分为世界坐标系如何分别绕x,y,z三个轴旋转多少度后坐标系方向与摄像机坐标系一致,平移矩阵则对应世界坐标系原点需如何平移至相机坐标系原点.opencv标定后每图的旋转/平移参数都是3个,应该就是对应三个轴的旋转角度alpha,beta,gama和三个方向的平移量. 齐
一、Halcon有个算子可以实现利用单张图像，标定出相机内参，用来做畸变校正。不过对图片有要求，因为畸变越靠近图像边缘，就会越严重。所以要求图片的四周有足够的直线，最好图像中间部分也有足够的直线。提取这些直线，后面标定之后会把这些产生畸变的直线拉直，实现畸变校正。这个功能类似Visionpro里面的CheckBoard标定，只不过CheckBoard标定后，可以直接把像素坐标转换到世界坐标，转换后
一 、全自动泊车研究之鱼眼摄像头标定整体介绍相机模型（针孔相机模型）畸变模型（进行矫正） 整体介绍全自动泊车项目代码 本部分鱼眼相机的标定代码****/AutoParking/Script/calibration.cpp****最近在整理毕业论文，正好回忆下关于全自动泊车的项目，这是关于基于视觉的全自动泊车的demo，采用4个鱼眼摄像头采集图像。 整个软件设计架构包括：鱼眼相机标定矫正，透视变换
摄像机标定本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过OpenCV进行校正后的显示。首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解： http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像
目录1 基础2 代码2.0 获取棋盘图像2.1 设置2.2 标定2.3 畸变校正3 反向投影误差1 基础今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种：径向畸变和切想畸变。如下图所示，用红色直线将棋盘的两个边标注出来， 但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。这种畸变可以通过下面的方程组进行纠正： &nbs
前言参考 OpenCV畸变校正原理以及损失有效像素原理分析 - 一度逍遥 - 博客园 我们知道目前opencv在标定完后得到相机内参及畸变系数，要么通过cv::undistort()直接得到去畸变的图像，要么通过cv::getOptimalNewCameraMatrix()得到新的矩阵，再通过cv::initUndistortRectifyMap()得到x轴与y轴映射，最后通过cv:
# OpenCV Python 镜头畸变矫正示例
镜头畸变是指在图像采集过程中，由于镜头本身的物理性质和结构问题，导致图像出现失真现象。为了消除镜头畸变对图像质量的影响，我们可以使用OpenCV库中的函数来进行畸变矫正。
## 什么是畸变？
畸变是指物体在镜头中产生的图像与实际物体的形状和大小存在差异。主要有两种类型的畸变：径向畸变和切向畸变。
1. 径向畸变：是由于镜头的球面形状不完美而
原创
2023-08-14 20:10:11
560阅读
OpenCV Python 相机标定【目标】摄像机引起的失真类型如何找到相机的内参和外参如何基于这些特性校正这些图像【理论】一些针孔相机会导致图像发生严重失真，主要有两种，一是径向畸变，一是切向畸变。径向畸变使直线看起来弯曲。距离图像中心越远的点，径向畸变越大。如下图，棋盘的两个边缘用红线标记。但是，你可以看到，棋盘的边界不是一条直线，与红线不匹配，所有预期的直线都凸出来了，访问 Distorti
图像文本选择通常是由于扫描仪在进行图像扫描时，未能正常按照其行列水平垂直扫描引起的现象。在现实场景中，我们需要对旋转文本进行几何矫正。这次利用傅立叶变换中时域与频域的变换关系，实现选择文本图像矫正。旋转文本图像的明显特征就是存在分行间隔，当文本图像旋转时，其频域中的频谱也会随之旋转。根据这一特征来计算文本图像的DFT变换，DFT变换的结果是低频位于边界四角，高频集中在中心区域，将低频与高频互换，实
镜头畸变的产生是由于透镜特性(凸透镜汇聚光线、凹透镜发散光线)在成像过程中对真实镜像的一种透视失真，在镜头的制造过程中，如果想要消除镜头畸变，需要从镜头的光学设计入手，选取高质量的光学玻璃来制造镜片，然而，这些手段并不能完全消除畸变，摄像机标定技术应运而生。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/352360.htm摄像机标定是通过建立摄像机成像的
利用OpenCV（Python）进行手机镜头的目标提取、缺陷检测与图像畸变校正（北京大学生数学建模与计算机应用竞赛2020年B题）。
前两天参加了北师的数学建模校赛，B题是一道图像处理的题，于是趁机练习了一下OpenCV，现在把做的东西移植过来。（2020.5.31补充：此方法在竞赛中取得二等奖。这次的参赛论文的确存在一些问题，例如没有对结果进行量化评估
对图像进行旋转矫正，关键是要知道旋转角度是多少！知道了旋转角度就可以用仿射变换对图像进行矫正，图像旋转的相关代码可以参考我的另一篇博文旋转角度怎么获取？可以对图像作傅里叶变换获取这个角度，下面说说求这个角度的大概原理。文本图像的明显特征就是存在分行间隔，那么行与文字之间的灰度值变化程度就不如真正的文字及文字间的变化剧烈，那么相应的这些地方的频谱值也低，即频谱的低谱部分，因为傅里叶变换就是表征图像各
图像畸变矫正针孔相机模型不考虑镜头畸变，因为一个理想的针孔相机没有镜头。但是由于相机的结构中存在着一些光学透镜，导致成像后的图像发生了扭曲，原本直立的高楼变得扭曲。一、图像畸变原因图像畸变的原因有很多，现在只考虑由于相机本身引起的畸变。1、镜头畸变Ø 透镜由于制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，导致原始图像的失真。 Ø 镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类。二、径向畸变定义：由透镜的形状引起的畸
