从摄像机成像畸变的产生于是其“天生”的，不可避免的，这主要是由于透镜成像原理导致的。其畸变的原理可以参考相机模型）。它的畸变按照原理可以分解为切向畸变和径向畸变。 畸变校正opencv提供了可以直接使用的矫正算法，即通过calibrate Camera()得到的畸变系数，生成矫正后的图像。我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通
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2024-03-20 20:04:16
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python利用opencv进行相机标定获取参数，并根据畸变参数修正图像附有全部代码一、前言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。在 3D 相关应用中,必须要先校正这些畸变。为了找到这些纠正参数,我们必 须要提供一些包含明
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2023-10-26 11:03:37
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# Python Mei相机模型去畸变
## 引言
在计算机视觉领域，畸变是指相机在拍摄图像时，由于光学特性导致图像变形的现象。相机畸变主要分为径向畸变和切向畸变，影响图像的几何形状和测量准确性。Python中有多种库可以帮助处理畸变问题，其中使用Mei相机模型去畸变是一个重要的方法。本文将以Python为例，讲解如何使用Mei相机模型去除图像中的畸变。
## Mei相机模型
Mei相机模
1. 原理图像在获取过程中，由于成像系统的非线性、飞行器姿态的变化等原因，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲。这类图像退化现象称之为几何失真（畸变）。产生这种原因有：成像系统本身具有的非线性，摄像时视角的变化，被摄对象表面弯曲等。例如，由于视像管摄像机及阴极射线管显示器的扫描偏转系统有一定的非线性，常常枕形失真或者桶形失真；由于斜视角度获得的图像透视失真等等。几何失真主要是由于
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2024-01-09 19:13:11
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#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <open
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2024-03-04 17:41:14
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1.图像畸变相机成像可以分为四个步骤：刚体变换、透视投影、畸变校正和数字化图像。 相机的图像有时候会出现畸变严重现象，畸变指真实成像点与理想成像点间的偏移，产生原因是镜头工艺的不完美，从而导致了不规则的折射。 修正图像需要相机两种参数：相机的内部参数。例如镜头的焦距，光学中心和径向畸变系数。外部参数：这是指摄像机相对于某些世界坐标系的方向（旋转和平移）通过校准可以改善畸变，图像不失真，接近真实图像
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2023-11-23 19:38:49
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使用摄像头，采集一副图像，然后对图像畸变校正，摄像头事先标定好。#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "cvcam.h"
//图像的像素直接提取
#define _I(img,x,y) ((unsigned char*)((img)->imageData + (img)->wi
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2023-08-22 17:15:33
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法一： 使用 getOptimalNewCameraMatrix + initUndistortRectifyMap + remap 矫正图像函数解析：1、cv::getOptimalNewCameraMatrix()“Return the new camera matrix based on the free scaling parameter”，即根据根据比例因子返回相应的新的相机内参矩阵。M
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2023-09-05 10:28:12
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# OpenCV去畸变 Python实现
## 引言
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了各种各样的图像处理和计算机视觉算法。其中一个常见的任务是去除摄像机镜头畸变。本文将向你介绍如何使用Python和OpenCV来实现去畸变。
## 理解摄像机镜头畸变
摄像机镜头畸变是由于镜头光学性质引起的图像形变。主要有两种畸变类型：径向畸变和切向畸变。径向畸变使得直线在图像中弯曲，而切向畸
原创
2023-12-18 03:29:39
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# 使用 OpenCV 进行图像去畸变的完整指南
在计算机视觉领域，图像畸变是一种常见问题，尤其是在使用广角镜头拍摄时。为了修复这些畸变，我们可以使用 OpenCV 库中的去畸变功能。本篇文章将引导你从基础知识开始，逐步实现图像去畸变。
## 整体流程
完成图像去畸变的整个流程可以分为以下几个步骤。我们用表格展示出来：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 06:07:26
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为什么要加入透镜？小孔成像当然简单，但是只有一条光线投射到胶片上，图像暗淡，透镜将多条光线聚焦到胶片上，增加了照片的亮度，但同时会带来畸变、失焦等影响。针孔相机的畸变模型径向畸变在实际拍摄的照片中，摄像机的透镜使得真实环境中的一条直线在图片中变成了曲线(往里弯称桶形畸变；往外弯称枕形畸变)。越靠近图像的边缘，这种现象越明显。由于实际的透镜往往是中心对称的，这使得不规则的畸变通常径向对称。主要分为桶
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2024-05-31 06:02:25
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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、initUndistortRec
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2024-04-30 07:16:27
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在这篇博文中，我将详细记录如何在Python中使用OpenCV进行去畸变处理。畸变是指在图像中由于镜头特性而造成的失真，通常会导致图像畸形。解决这个问题对于图像处理、计算机视觉应用和机器人技术等领域有着重要的业务影响。以下的内容将包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等。
对于许多图像处理任务，它们通常依赖于准确的图像数据。如果不处理镜头畸变，分析结果可能会不准确，进而影响到业务决
# Python Opencv去畸变
在计算机视觉领域中，图像去畸变是一个很常见的问题。由于摄像头镜头的形状和光学特性，拍摄的图像可能会出现一些形变和畸变。通过去畸变处理，可以使图像更加真实，更加符合人眼所见的真实场景。在本文中，我们将介绍如何使用Python Opencv库去畸变图像。
## 1. 理解畸变原理
在摄像头拍摄图像时，会产生径向畸变和切向畸变。径向畸变是由于镜头形状不完全对称
原创
2024-04-13 07:06:58
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1. 标准相机有多少个参数？相机的畸变分为径向畸变和切向畸变；其中径向畸变主要是因为镜头不是绝对的小孔成像模型，因此光线在远离透镜中心的地方偏折会很大；径向畸变的矫正公式(以图像中心为0，0）切向畸变的主要原因成像平面和镜头不平行引起的，因此这部分也需要矫正。切向畸变的矫正公式(以图像中心为0，0）记忆：因此一共有5个畸变参数 p1, p2, k1, k2, k3；在Opencv中的排列（k1,
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2024-08-09 00:25:21
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这次我们主要讲解单目帧构造函数中的三个具体的函数UndistortKeyPoints，ComputeImageBounds和AssignFeaturesToGrid。UndistortKeyPoints主要完成的工作是对特征点去畸变,这个函数只是调用了opencv的去畸变函数，比较简单void Frame::UndistortKeyPoints()
{
// Step 1 如果第一个畸变参
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2024-05-15 20:19:04
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对图像进行各种变换，如移动，旋转，仿射变换等变换 opencv提供了两个变换函数cv2.warpAffine cv2.warpPerspective使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。前者接收的参数是2*3的变换矩阵，后者接收的是3*3的变换矩阵1. 扩展缩放 扩展缩放知识改变图像的尺寸大小。opencv提供
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2023-10-07 16:03:48
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因为一些扯淡的原因，需要得到畸变校正后图像像素和校正前图像的像素的一一对应关系。这个扯淡的原因当然是优化老版本的算法但是又不能乱改接口。正文所以我想到了一种方法可以尝试一下（其实这种方法在别的地方早就用过的）：构造一个和原图一样大小的双通道图像，图像通道内的值分别是该点的坐标。然后和原图进行一样的坐标变化，尽量不改变坐标内的值，比如遇到 cv::INTER_LINEAR尽量改成最近邻差值（其实用线
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2024-08-08 10:23:00
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⚠️这篇是按4.1.0翻译的，你懂得。⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Camera Calibration，目标在本节，我们会学到：由摄像头引起的失真的类型如何找到相机的内在和外在特性如何基于这些属性还原图像基础一些针孔相机会对图像造成严重失真。两种主要的畸变是径向畸变和切向畸变。径向畸变使直线显得弯曲。距离图像中心越远，径向畸变越大。比如，如下的这一张图像，用两条红线标出了国际象棋棋盘边缘。同时
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2024-05-22 19:10:01
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使用OpenCV实现偏斜文档校正纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是基于FFT变换以后频率域梯度基于离散点求最小外接轮廓这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振
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2023-09-05 13:27:32
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