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
背景：最近的项目中用到的图像去畸变的知识，刚开始是直接调用opencv中提供的函数cv::initUndistortRectifyMap()和cv::remap()函数，实现图像的全局去畸变，但是由于图像的分辨率很高，再加上，实际过程中我们只用到了很小一块的图像，所以为了降低电脑的负担，则想选用局部图像去畸变的方法来代替全局图像去畸变。于是我想到了《SLAM十四讲》书中在相机模型中有相关的去畸变的
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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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
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
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
⚠️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
OpenCV单目相机标定，图像畸变校正相机标定定义与原理01在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。相机标定常见的分为：单目相机标定双目相机标定相机标定是想从二维的图像中获取三
将相机标定测量内参矩阵、畸变系数与去畸变返回无畸变图融合使用时修改dir为存放图片的文件夹名称修改board_size为行列的角点数建议目录下存放多几张图片进行去畸变下一步与去透视变换融合，生成一个矩阵，同时完成去畸变与透视变换。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
#include<iostrea
笔者是采用 Matlab 做立体标定，用 OpenCV 进行的后续操作。 1.径向畸变一般只计算前两个系数，第三个系数一般用于畸变特别大的相机。 Opencv中畸变系数排列为(k1,k2,p1,p2,k3)(其实不止五个系数，但是一般五个系数就够了), 其中ki为径向畸变系数，pi为切向畸变系数。2.据说重投影误差最起码要在0.5 pixels以下，标定结果才可以用来进行后续工作。3.Matlab
图像处理综合练习2——多角度扑克牌校正这是我刚开始学习图像处理时在B站上所接触的一个文本校正小练习，但是视频中的场景角度单一，只能校正固定视角下的文本，相对简单，但对于初学者来说的确是很好的入门材料。特此，针对视频中，文本校正这个练习，我增加了一点点难度，将文本换成扑克牌（正确对待扑克牌圆角），并在多视角下均可校正。项目需求源自b站上的一个小练习，这里将文本换做扑克牌，在这个项目中需要处理的难点是
使用opencv对图像进行去畸变:1，先拍一组带有格子的图片，如下图使用一下代码对图像进行标定和畸变参数计算:#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <open
1.摄像机成像原理简述成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由 世界坐标系 转换到 摄像机坐标系 ，然后再将其投影到成像平面 ( 图像物理坐标系 ) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面 ( 图像像素坐标系 ) 。详细的可以参考我之前的博客[图像]摄像机标定(1) 标定中的四个坐标系图像像素坐标系 (uOv坐标系) 下的无畸变坐标 (U, V)，经过 经向畸变 和 切向畸变 后落
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
一、CMakeLists文件cmake_minimum_required(VERSION 3.15)
project(undistorImage)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
add_executable(undistor
7.去畸变、计算图像边界、特征点网格划分Frame 跳转 UndistortKeyPointsUndistortKeyPoints 结束 返回 Frame(疑问疑问疑问)Frame 跳转 ComputeImageBoundsComputeImageBounds 结束 返回 FrameFrame 跳转 AssignFeaturesToGridAssignFeaturesToGrid 跳转 PosI
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，
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,
# 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
