总体修改和改进：重新组织库结构，用较详细，更小的模块来取代cxcore, cv, cvaux, highgui 和 ml库 opencv_core - core函数库（基本的结构，架构和线性代数，DFT，xml 和yam i/o接口函数等） opencv_imgproc -图像处理函数库（滤波，高斯模糊，形态学膨胀/腐蚀，线性缩放图像大小，图像几何变化，颜色结构变化，计算直方图等） open
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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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，
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2024-01-17 10:28:34
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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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opencv 畸变矫正分析参考 https://docs.opencv.org/3.3.0/da/d54/group__imgproc__transform.html#ga69f2545a8b62a6b0fc2ee060dc30559d理论分析方法一undistort() 与matlab标定去畸变显示相同undistort()void cv::undistor
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2024-05-24 12:29:09
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opencv 4.4vs2017代码是借用人家的，具体哪篇也忘了~程序运行后按Y键持续检测角点直到输出角点找不到的原因分析 这里设置标定板的角点数错误，行列应该设置为你标定板最大格数-1，我的标定板是7行10列这里就设置(6,9)另外还有可能标定板离的太近Size patternsize = Size(6,9); /* 标定板上每行、列的角点数 */另外个容易出问题的地方在这里 COLOR_RGB
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2024-03-19 21:00:53
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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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源地址：有用的地址：http://www.docin.com/p-406100176.html 很多时候，我们需要对一个图像的局部进行调整，这个调整必须是平滑的和可交互式的。Photoshop液化滤镜中向前变形工具就是这样一个工具，很好用。类似工具有美图秀秀(http://www.ddxia.com/view/123008460425144.html)的瘦脸功能。本文描述这类工具背后的原理与算法
我正在尝试制作一种白色到黄色刻度的色度计.我将尽力更好地解释,但由于我是Python和Image Processing的新手,因此如果我说错了请纠正我.我正在使用HSV色彩空间,因为我读到它可以更好地代表三个分量(色相,饱和度和值)的色彩特征.假设我的图像带有一些白色阴影,程序应该能够基于像素的色相,饱和度和图像的值来计算一个值,因为如果我提供的图像带有稍微从白色到黄色的阴影,则应该给出类似的结果
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2024-07-25 09:38:45
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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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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
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2023-12-24 09:02:07
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1. 相机畸变校正 cv.GetOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, alpha, newCameraMatrix, newImageSize=(0, 0), validPixROI=0, centerPrincipalPoint=0) → None：Returns the new camera matri
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2023-11-03 14:09:28
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上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程，其中获取了摄像机的内参矩阵K，和畸变系数D。1.在普通相机cv模型中，畸变系数主要有下面几个：(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ，其中最常用的是前面四个，k1,k2为径向畸变系数，p1,p2为切向畸变系数。2.在fisheye模型中，畸变系数主要有下面几个（k1,k2,k3,k4）. 因为cv和fis
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2023-07-04 17:25:30
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图像畸变矫正——透视变换由于相机制造精度以及组装工艺的偏差引入的畸变，或者由于照片拍摄时的角度、旋转、缩放等问题， 可能会导致原始图像的失真，如果要修复这些失真，我们可以通过透视变换，对图像进行畸变矫正。透视变换的原理推导透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)， 也称作投影映射(Projective Mapping
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2023-09-04 23:53:04
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相机标定问题已经是比较成熟的问题，opencv提供了比较全面的标定、校正等函数接口。对于opencv中基本是给定畸变图获取校正图，那么为了明白校正和畸变的原理，我们需要知道正确的图如何生成畸变图的。那个，在给定的正确的二维点如何得到畸变图像的点呢？是经过如下公式：在此公式中，假如我们知道了正确的二维点集x'和y'，那么经过畸变后就得到了畸变的点集x''和y''，其中畸变的计算是在归一化图像坐标系下
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2024-03-22 14:51:08
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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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本文主要介绍一些涉及到的编程思想。至于源代码，这个程序功能本身并没有什么现实意义，而且由于程序几乎没有调用外部接口，全是独立实现，程序复杂冗长，也与当今编程方法相背，所以不再展示。 这是程序运行的效果：将两个正方形的描边颜色去掉就是原图。 提取图像特征在进行图像识别工作的时候，最重要的就是找到要识别的目标区别于其它图形的特征。而且该特征对于识别目标具有稳定性.其中比
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
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2024-05-09 11:08:30
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学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等 学习的函数有：cv2.erode()， cv2.dilate()， cv2.morphologyEx()等原理 形态学操作是根据图像形状进行的简单操作,一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，
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2024-03-09 21:27:08
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