1摘要 广角摄像头拍摄的稠密3D地图有利于导航和自动驾驶等机器人应用.在这项工作中,我们提出了一种实时稠密三维相机建图方法,无需显式校正和不失真.我们扩展了传统的变分立体方法,通过使用由摄像机运动引起的轨迹场来约束沿外极曲线的对应搜索.与传统的校正方法相比,我们还提出了一种在不增加处理时间的情况下生成轨迹场的快速方法.通过我们的实现,我们能够使用现代图形处理器实现实时处理.我们的结果
理论是根据《应用经纬映射的图像校正设计方法》作者由畸变图上像素点(i,j)得到了经纬度坐标  然后我根据这个编出来效果不对 出来是个全黑屏的figure  然后我又看了另几篇关于经纬度校正的论文  不只是像那个论文作者写的那样   有了经纬度坐标就行了 她省略了后面的一步  可能她以为我们都知道  原来还要将得到的经纬度
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.
1.获取相机参数void CalculateParameter()2.校正void Remap1()void Remap2()#include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <fstream> using namespace std; using namespace cv; void C
     相机的标定方法与普通相机的标定方法类似,可以将其分为基于标定物的方法和自标定的方法。基于标定物的方法就是使用一块标定板,可以是棋盘格的或者是圆点型的标定板。将标定板在相机的视场内摆放不同的位置,然后检测图像上的特征点,使用基于平板标定方法和针孔相机模型来对相机进行标定,可以标定出相机的内参和畸变系数。基于平板的标定方法能获得比较高的标定精度,但是这种
一 、全自动泊车研究之摄像头标定整体介绍相机模型(针孔相机模型)畸变模型(进行矫正) 整体介绍全自动泊车项目代码 本部分相机的标定代码****/AutoParking/Script/calibration.cpp****最近在整理毕业论文,正好回忆下关于全自动泊车的项目,这是关于基于视觉的全自动泊车的demo,采用4个摄像头采集图像。 整个软件设计架构包括:相机标定矫正,透视变换
要制作360全景图片,我们需要准备哪些东西?今天就和大家说一下。要制作360度全景图,我们需要原始图像材料。原始图像材料的来源可以是:1、在真实场景中,利用摄像机的全景拍摄功能获得的图像2、通过建模和渲染获得的虚拟图像拍摄360全景需要准备哪些东西?一、数码单反相机:拍摄全景最重要的就是单反,单反的特点就是在摄影过程中,反射镜会立即弹起,镜头光圈会自动缩小到预定值,快门会打开,使胶片变得敏感。
Xavier上使用OpenCV GPU模块对相机进行矫正1. 安装cuda支持的opencv版本由于xavier上使用jetpack刷机的opencv是不支持cuda加速的,所以我们需要重新安装支持cuda的opencv版本.# 下载安装脚本 git clone https://github.com/jetsonhacks/buildOpenCVXavier.git # 直接使用脚本下载源码并
1. 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); 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; 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. 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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前言OpenCV相机标定包括普通相机标定和相机标定,其中普通相机标定参考的是张正友标定法,而相机的标定是基于等距投影模型进行标定的.普通相机标定张正友标定法(1) 针孔模型内外参标定针孔相机投影模型方程: 式中表示世界坐标系下三维空间点坐标,表示对应的投影像素坐标,表示相机内参,表示相机外参(世界坐标系与相机坐标系之间的坐标变换关系),表示任意尺度因子. 对公式(1)进行展开,可得下式:
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3.1~3.5图层的基础到高级运用(1)智能对象图层-智能对象-转换为智能对象(原本的属于栅格化对象),但画笔等工具不可以使用,主要是用于保护图像的像素,当放大缩小时可以减小像素破坏;双击下图所示缩略图,可以新建一个可编辑的文档,此时可以使用画笔等工具进行编辑,保存编辑后,关闭新文档后,智能对象文档会与之同步变化;(2)自适应广角滤镜-自适应广角,为了使图像效果达到广角效果,进去之后,利用约束工具
前言这几天把基于opencv C++ api将眼镜头的双目标定以及测距功能实现完毕,效果还可以,至少对齐得非常棒。 这里把其流程及其关键函数在这里总结一下。对于双目标定而言,opencv一共支持两种模型:普通针孔相机模型和相机模型fisheye。后者是opencv3.0后才开始支持的。从使用角度讲,它俩主要差别就在于畸变系数不一样。双目测距流程一共分为四大步:标定,对齐,匹配以及测距。这点对
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文章目录前言理论部分展开流程标准坐标计算标准坐标系与球坐标的转换代码实现测试效果如下图总结 this demo on github前言眼镜头相比传统的镜头,视角更广,采集的图像信息更加丰富,但是如果要对图像进行处理,就需要对其进行展开的操作,理论部分在很多论文中都已经有所提及,已经有比较成熟的方案,也不是什么比较新鲜的事情,笔者在此梳理整体的思路,总结一下所学知识,最后简单实现一下这个
说明眼镜头是一种视场角很大的镜头,但是得到的图片有很大的畸变,所以需要对眼镜头进行标定,标定所得的参数可以对眼镜头的图像进行矫正。下图来自opencv的文档。其中c是眼镜头原图,a和b是不同的矫正方法得到的图片。 从OpenCV 3.0开始,OpenCV包含了cv2.fisheye包用来处理眼镜头的矫正矫正步骤关于使用opencv矫正眼镜头的步骤和代码,github上很多,其中外网的
一、前言OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库,提供了许多强大的功能,包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一,能够快速准确地检测出图像中的人脸。本文将介绍如何使用OpenCV自带的人脸分类器,并对比不同分类器的精度。在日常生活中,人脸检测的应用非常广泛,例如安防、人机交互、智能交通等领域。而在计算机视觉领域,人脸检测也是一个非常热门的研究方向。OpenCV作为一
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <vector> #include <string> #include <algorithm> #includ
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# 实现Python矫正的步骤 ## 步骤表格 | 步骤 | 描述 | |------|--------------| | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 读取图像 | | 3 | 进行矫正 | | 4 | 显示矫正后的图像 | ## 代码实现 ### 步骤1:导入必要的库 ```python import cv2 import
原创 2024-05-27 03:12:16
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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
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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最近需要做一个获取全景摄像头相对地面的倾斜角度(相机的姿态),但是没搞过的标定,我干脆就将透视到平面画布中,这样就和针孔摄像头是一样的标定方式了,只要获取全景摄像头中俯视角时摄像头的世界坐标,以及得到画布中心点的世界坐标,这样就可以知道摄像头的朝向(相对于标定板)了。相机姿态获取姿态获取流程将RTSP流拼接成360°贴图通过球面透视到平面画布算好获取俯视角画面在俯视角画面中对360
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