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
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2024-01-09 19:13:11
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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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以下介绍下opencv实现图像去畸变的几种方式以及详细参数说明，含项目案例，含扩展的相关知识① cv::fisheye::initUndistortRectifyMap 和 ② cv::initUndistortRectifyMap 都是 OpenCV 库中的函数，用于摄像机的畸变校正和图像的矫正。二者的区别在于，cv::fisheye::initUndis
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2023-12-13 07:14:23
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相机已经存在很长很长时间了。然而，随着20世纪末廉价针孔相机的出现，针孔相机在我们的日常生活中司空见惯。不幸的是，这种廉价是有代价的:严重的扭曲。幸运的是，这些都是常量，通过标定和一些重新映射，我们可以纠正这一点。此外，通过标定，还可以确定相机的自然单位(像素)和现实单位(例如毫米)之间的关系。1.理论对于畸变，OpenCV考虑了径向和切向畸变。对于径向畸变，采用以下公式: 因此，对于一个未扭曲的
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2024-04-26 05:46:29
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法一： 使用 getOptimalNewCameraMatrix + initUndistortRectifyMap + remap 矫正图像函数解析：1、cv::getOptimalNewCameraMatrix()“Return the new camera matrix based on the free scaling parameter”，即根据根据比例因子返回相应的新的相机内参矩阵。M
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2023-09-05 10:28:12
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标签（空格分隔）： Opencv相机标定是图像处理的基础，虽然相机使用的是小孔成像模型，但是由于小孔的透光非常有限，所以需要使用透镜聚焦足够多的光线。在使用的过程中，需要知道相机的焦距、成像中心以及倾斜因子（matlab的模型有考虑，实际中这个因子很小，也可以不考虑）。为了增加光照使用了透镜，而使用透镜的代价是会产生畸变，现在市面上买到的相机，都存在着或多或少的畸变。畸变的种类比较多，这里介绍常见
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2023-11-20 16:43:19
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
***
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2023-12-20 06:07:53
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相机畸变主要是由于透镜成像原理导致的,其畸变的原理可以参考相机模型,它的畸变按照原理可以分解为切向畸变和径向畸变。 畸变校正opencv提供了可以直接使用的矫正算法，即通过calibrate Camera()得到的畸变系数，生成矫正后的图像。我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通过initUndistortRectifyMap()和remap()的组合来处理。1、in
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2024-01-03 11:00:49
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这次我们主要讲解单目帧构造函数中的三个具体的函数UndistortKeyPoints，ComputeImageBounds和AssignFeaturesToGrid。UndistortKeyPoints主要完成的工作是对特征点去畸变,这个函数只是调用了opencv的去畸变函数，比较简单void Frame::UndistortKeyPoints()
{
// Step 1 如果第一个畸变参
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2024-05-15 20:19:04
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一、立体校正的原因**原因一：**当畸变系数和内外参数矩阵标定完成后，就应该进行畸变矫正，以达到消除畸变的目的。**原因二：**在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
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2024-01-26 09:16:42
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文章目录前言一、立体校正是什么？二、校准步骤1.照片准备2.立体匹配总结 前言 对照片进行光学畸变矫正后，因为是在研究双目视觉，所以就要进行立体矫正了。一、立体校正是什么？ 标定后得到了左右相机的内参数:焦距、主点坐标以及径向畸变和切向畸变，通过相机的内参数和畸变系数可校正左右拍摄图像的畸变，得到对应环境场景正确的图像。同时实验还得到了相机外参，外参用于立体校正，使左右图像处于同一平面内，且
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2023-10-05 14:42:54
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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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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
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2024-04-16 13:37:56
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# 使用 OpenCV 进行图像去畸变的完整指南
在计算机视觉领域，图像畸变是一种常见问题，尤其是在使用广角镜头拍摄时。为了修复这些畸变，我们可以使用 OpenCV 库中的去畸变功能。本篇文章将引导你从基础知识开始，逐步实现图像去畸变。
## 整体流程
完成图像去畸变的整个流程可以分为以下几个步骤。我们用表格展示出来：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 06:07:26
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# OpenCV去畸变 Python实现
## 引言
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了各种各样的图像处理和计算机视觉算法。其中一个常见的任务是去除摄像机镜头畸变。本文将向你介绍如何使用Python和OpenCV来实现去畸变。
## 理解摄像机镜头畸变
摄像机镜头畸变是由于镜头光学性质引起的图像形变。主要有两种畸变类型：径向畸变和切向畸变。径向畸变使得直线在图像中弯曲，而切向畸
原创
2023-12-18 03:29:39
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# OpenCV 畸变校正的 Python 实现指南
在计算机视觉和图像处理中，畸变校正是一个非常重要的步骤，尤其在使用广角镜头拍摄时。本文将指导你如何使用Python中的OpenCV库来实现图像畸变校正。接下来的内容将分为几个重要步骤：
## 整体流程
在实现畸变校正之前，我们需要了解处理过程中的主要步骤，下面是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述
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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环境：opencv2.4.9 ，vs2013
方法：张正友标定法 标定通过相机的标定得到相机内参和外参和畸变系数。内参矩阵一般用A或者M1表示。内参矩阵含有相机的固有参数（fx，fy，Cx，Cy），fx，fy（单位：像素）与dx，dy（x,y方向一个像素的物理尺寸，单位：毫米/像素）和焦距f（单位：毫米）有关。 Cx，Cy为图像原点相对于光心成像点的纵横偏移量（单位：像素）。相机坐标系转
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2024-01-13 21:33:19
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本次主要介绍一下相机的畸变以及如何获取相机的内参以及畸变系数，从而尽可能消除畸变的影响。什么是畸变？图像校正成像过程基本分为：物理坐标变换、投影变换、畸变矫正、像素变换畸变校正的基本流程1.采集标定板图像，大约十五张左右； 2.根据使用的标定板确定标定板的内点数，找出标定板的角点坐标 3.进一步提取亚像素角点信息； 4.计算并获取相机的内参矩阵和畸变系数； 5.畸变图像的校正修复0.准备标定板标定
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2023-09-25 16:15:02
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