1.算法描述机器视觉工具箱(MVTB)提供了许多在机器视觉和基于视觉的控制中有用的功能。这是一个有点折衷的收藏品，反映了作者对光度学、摄影测量学、色度学等领域的个人兴趣。它包括100多个功能，包括图像文件读写、采集、显示、过滤、斑点、点和线特征提取、数学形态学、单应、视觉雅可比、摄像机校准和颜色空间转换等操作。 机器视觉工具箱（MVT的）规定，在机器视觉和基于视觉的控制有益的多种功能。这
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2023-07-02 20:56:40
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有视频版本，可以去上面链接看英文版，也可以去B站关注【周旋学opencv】看我搬运的加了中英双字幕的版本。下面是正文。了解眼的构造 在进入图像处理的细节之前，让我们稍微研究一下眼睛，让我们想想有什么可能的解决方案。在下面的图片中我们看到一只眼睛。眼睛由三个主要部分组成:瞳孔——中间的黑色圆圈虹膜——更大的圆圈，不同的人可以有不同的颜色巩膜——它总是白色的现在我们来编写第一部分的代码，在第
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2024-06-10 07:32:44
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/*功能：实现对眼睛、脸部的跟踪。版本号：1.0 时间：2014 nclude #include #include using namespace std;using namespace cv;void detectEyeAndF...
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2015-09-18 20:30:00
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最近的研究要用到定位瞳孔的位置，所以上网搜了下相关的代码。总结如下： 1） 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器（haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml）来实现，以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准，但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下
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2022-06-27 21:03:03
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1.获取相机参数void CalculateParameter()2.鱼眼校正void Remap1()void Remap2()#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv;
void C
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2023-08-19 23:56:11
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参考：http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05opencv2.4.9 Fisheye camera model referenceKannala J, Brandt S S.
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2023-12-09 18:53:51
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01.简介当我们使用的鱼眼镜头视角大于160°时，OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤，也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片：如果小伙伴也遇到了类似情况，那么这篇文章可能会对大家有一定的帮助。从3.0版开始，OpenCV包含了cv2.fisheye可以很好地处理鱼眼镜头校准的软件包。但是，该模块没有针对读者的相关的教程。02.相机参
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2024-05-10 10:30:04
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鱼眼图像校正算法 2017.11.6 前面讲了关于鱼眼图像等距投影模型的原理。下面先来看看几个算法的仿真效果。 本周主要在上周的基础上完成鱼眼图像校正算法的仿真，上周提出的是基于等距模型的球面投影校正算法。为了完成仿真的任务，先实现了球面透视投影的校正算法，因为等距模型的投影算法本质上实际就是将球面投影的坐标计算换成了可以根据等距模型替代的公式。 为了直观的说明算法的优劣下面分别给出经纬度
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2024-08-11 08:37:52
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0.前言有关鱼眼相机成像模型相关知识，参考我的这篇文章。通过对鱼眼相机做内参标定，可以得到相机的内参和畸变参数。利用上述参数，可以对鱼眼相机获取的原始畸变图像做畸变校正。1.畸变校正原理简单回顾下鱼眼相机成像模型，上图中相机坐标系的X轴垂直屏幕向外；且成像平面位于投影中心前方以便于分析。对于相机坐标系中的一点，根据鱼眼成像模型其投影至点；如果使用小孔成像模型，则会投影至点，这里可直观地看出前者相比
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2024-05-24 17:42:10
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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
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2024-08-10 20:21:10
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采用映射技术实现鱼眼镜头校正鱼眼镜头是一种视角达到了180° 甚至更高的广角镜头，超过了人类的肉眼所能看到的范围，且一般以固定姿态方式工作不需要旋转和扫描，因此鱼眼镜头能在视频监控、机器视觉、机场消防安全等公共安全风险防控等领域发挥巨大作用。
1.鱼眼镜头基础理论
鱼眼镜头是一种特殊的广角镜头，视角范围大，焦距短。由于鱼眼镜头前端第一个透镜向外凸出，跟鱼的眼睛很像，所以被命名为鱼眼镜头，如图1.1
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2023-06-17 16:24:42
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一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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鱼眼镜头模型 鱼眼镜头的内参模型可以表示为 ，与普通镜头的内参一样，但畸变参数不同，为，含义如下： 设（X,Y,Z）为一个三维坐标点，投影在图像上的二维坐标为(u,v)，如果不考虑畸变，投影关系如下： R和t分别代表相机外参中的旋转矩阵和平移向量。 标定流程 首先调用OpenCV的FindChessboa
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2024-01-10 14:40:42
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1. 鱼眼镜头特性与镜头分类普通镜头和针孔相机在数学模型上可以等价对待，都是射影变换（Perspective transform）； 鱼眼镜头受到水下斯涅耳窗口现象的启发，采用不同的投影方式，来得到极大的视场角； 鱼眼镜头常用的投影方式包括等距投影、等积投影、体视投影、正交投影等；2. 鱼眼镜头与呈像相似性对日常生活、甚至一些艺术创作、科学研究来说，保持像与物的相似是一件好事。偏离相似性，我们就说
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2024-01-07 19:25:26
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目标跟踪就是识别移动目标的过程，并且跨帧跟踪这些目标，为了跟踪视屏中的目标，首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候，模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(
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2024-02-26 12:27:16
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raise Exception(("Contours tuple must have length 2 or 3, "
"otherwise OpenCV changed their cv2.findContours return "
"signature yet again. Refer to OpenCV’s documentation "
“in that case”))
return cn
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2024-09-04 05:53:40
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代码分析（很久之前写的，排版有点乱，有时间再更新）Main函数中face_cascade用于实现人脸捕获，之后是窗口命名。通过CvCapture将摄像头捕获到的图像传入frame，然后对frame进行分析进入detectAndDisplayframe是总的图像.Faces是在frame基础上得到的人脸区域，vector<Rect>型通过split函数将frame通道分开，并且取R通道作
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2024-02-29 11:26:52
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1、概述 案例：使用OpenCV将一张折射的图片给矫正过来 实现步骤： 1.载入图像 2.图像灰度化 3.二值分割 4.形态学操作去除噪点 5.轮廓发现 6.使用霍夫直线检测，检测上下左右四条直线（有可能是多条，但是无所谓） 7.绘制出直线 8.寻找与定位上下左右是条直线 9.拟合四条直线方程 10.计算四条直线的交点，ps：这四个交
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2023-11-24 18:41:18
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# 使用Python OpenCV进行鱼眼图像去畸变
## 引言
在摄影和图像处理领域，鱼眼镜头因其独特的视角和广阔的视野受到广泛欢迎。然而，这种镜头也会引起明显的图像畸变，影响图像的观察效果。幸运的是，通过Python的OpenCV库，我们可以方便地对鱼眼图像进行去畸变处理。本篇文章将介绍鱼眼图像的特性、去畸变的基本概念，以及如何使用Python OpenCV实现这一过程，并附上相关代码示例
目录 目录说明之前文章中的双目测距代码效果更好的双目视觉代码效果更好的双目视觉代码的实现1 标定过程2 测距过程一些问题以及解决方法要说的 1 说明我之前写过一篇文章《完全基于opencv的双目景深与测距的实现》： 但是之前文章中的双目视觉代码并不完善，所以就想再找找看有没有更好的实现方法。然后就在youtube上找到一个视频：https://www.youtube.com/watch?v=PR
