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，
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
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
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
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
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
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
//// Created by Qian.//#include <opencv2/opencv.hpp>#include <string>using namespace std;string image_file = "../test.png"; // 请确保路径正确int main(int argc, char **argv) {// 本程序需要你自己实现去畸变部分的
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2020-08-20 16:22:00
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畸变图像自动校正算法的研究背景图像预处理1.图片角度校正2.文本自动分页图片畸变校正1.把页面处理成上下等宽2利用圆柱面对图片进行展开3效果展示改进方案 背景这是我做的毕业设计（本科，勿喷），在这里分享主要是为了让后面也选这方面题目的同学一点经验。 另外，本文处理的畸变图像是指的书本产生的畸变，比如书本弯曲导致的文字的弯曲，还有书本的角度自动校正。写的时候是用python-opencv写的。没有
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达通过采集的图像我们可以得到畸变后的图像，要得到没有畸变的图像要通过畸变模型推导其映射关系。真实图像 imgR 与 畸变图像 imgD 之间的关系为: imgR(U, V) = imgD(Ud, Vd) 。遍历所有(U,V)填充为映射对应的(Ud,Vd)即可实现图像去畸变处理。前提条件是：已经得知相机内参K以及畸变参数k1,k2,k3,p1,p2
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
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
在该系列第一部分的博文中介绍的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。立体校正就是利用几何图形变换(Geometric Image Transformation)关系，使得原
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测算法能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，当监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统
一、相机畸变畸变： 指在世界坐标系中的直线转换到其他坐标系不再是直线，从而导致失真。1. 径向畸变：(枕形、桶形)相机的光学镜头厚度不均匀，光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲。2. 切向畸变： 透镜不完全平行于图像平面，即 sensor 装配时与镜头间的角度不准。径向畸变矫正： 以图像中心点为圆心，相同半径的点补充量相同，不同半径的点补偿量服从二次函数。
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
## Python OpenCV对RGB图像进行畸变矫正
通过采集的图像我们可以得到畸变后的图像，要得到没有畸变的图像要通过畸变模型推导其映射关系。真实图像 imgR 与 畸变图像 imgD 之间的关系为: imgR(U, V) = imgD(Ud, Vd) 。遍历所有(U,V)填充为映射对应的(Ud,Vd)即可实现图像去畸变处理。前提条件是：已经得知相机内参K以及畸变参数k1,k2,k3,p1,p2,这部分可以由matlab工具箱实现。接下来，我们将详
