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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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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# Python中的畸变校正
在计算机视觉领域，图像畸变是一个普遍存在的问题，特别是在使用广角镜头时。畸变会导致图像的几何形状发生变化，影响后续的图像处理和分析结果。因此，进行畸变校正是非常重要的。
## 一、畸变的类型
图像畸变一般分为两种主要类型：
1. **径向畸变**：这种畸变通常是由于镜头的形状导致的，分为桶形和枕形畸变。例如，当直线在图像中变弯时，就会产生这种畸变。
2. **
原创
2024-08-01 06:14:21
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摄像头或者相机会因为镜片的光学特性而发生有规律的变形或者畸变，包括桶型畸变，枕型畸变和线性畸变。普通相机的这些畸变十分轻微，人的肉眼几乎分辨不出，所以这时可以不需要校正。对于广角相机，鱼眼相机，由于视角极大，相机透镜的物理属性十分明显，从而容易导致相片极度畸变，这时除了一些追求特殊艺术效果的场合，大部分情况下都需要校正。这里使用OPENCV算法对相机标定和畸变校正。OPENCV是非常牛B的图像，视
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2023-11-01 16:25:27
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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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LensDistortion纠正软件，航拍测绘经常用到。Lens Distortion是款可以安装于在AE任意版本软件上的辅助插件。用户可以借助这款软件对已经拍好的照片进行镜头畸变校正，非常实用，有需要的用户可以试试。1、Lens Distortion是一款运行在After Effects平台上的插件滤镜软件，因该插件的主要功能为校正镜头畸变影响而被广大网友俗称为AE镜头畸变校正插件。2、这个AE
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2023-09-28 22:05:29
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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
# Python 图像畸变校正实现指南
## 引言
欢迎来到本指南，本文将向你详细介绍如何使用Python实现图像畸变校正。作为一名经验丰富的开发者，我将带你一步步实现这个过程。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，下面是一个表格展示了图像畸变校正的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 提取校正参数 |
| 3 | 畸变校正 |
原创
2024-02-02 10:47:46
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倾斜摄影 镜头畸变校准 Monitor profiling and calibration are serious business, often involving equipment costing hundreds of dollars. Thankfully, there are free tools for calibration both on the inter
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2024-07-06 11:40:53
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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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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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原理部分可见上一篇博客，这一部分主要是关于opencv实现： 这部分代码参考网上教程张氏标定法，但我觉得部分地方可能存在问题，后续会继续看一下官方代码完整代码和棋盘图片下载可从这里下载基本思路为:检测代标定图像的内角点findChessboardCorners利用find4QuadCornerSubpix寻找更精细的像素级坐标根据测量的标定板的格子尺寸得到真实世界坐标系中内角点坐标利用calibr
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2023-12-27 15:41:53
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函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变，以下为该函数解释：void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(
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2024-04-26 10:58:03
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文章目录0 简介1 思路简介1.1 车牌定位1.2 畸变校正2 代码实现2.1 车牌定位2.1.1 通过颜色特征选定可疑区域2.1.2 寻找车牌外围轮廓2.1.3 车牌区域定位2.2 畸变校正2.2.1 畸变后车牌顶点定位2.2.2 校正7 最后 0 简介? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…
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2024-08-01 09:53:29
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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。对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像机内参，以及几个畸变系数。上面的连接中后半部分也给了如何标定，然而OpenCV自带的标定程序稍显繁琐。因而在本文中我主推使用MATLAB的工具箱。下面让我们开始标定过程。标定板方法二：逼格满满(MATLAB)J =(checkerboard(300,4,5)>0
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2023-09-10 07:47:19
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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
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2023-11-11 08:48:43
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畸变校正畸变摄像机的成像过程主要是主要涉及到几个坐标系的变换（具体过程可以参考相机模型）：
Created with Raphaël 2.1.2
物体
世界坐标
摄像机坐标
图像物理坐标
图像像素坐标
从摄像机成像畸变的产生于是其“天生”的，不可避免的，这主要是由于透镜成像原理导致
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2024-01-09 17:49:07
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# Android 畸变校正实现指南
在进行 Android 开发时，许多开发者都会遇到图像处理的问题，尤其是畸变校正。畸变通常发生在通过一般镜头拍摄照片时，导致图像变形或失真。本文将介绍如何在 Android 应用中实现畸变校正。我们将分步骤走过实现的每一个关键环节。
## 实现流程
以下是实现 Android 畸变校正的基本步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
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很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵，并且我们也不太关注内参数到底是多少，因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配，或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图，或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了。既然不知道摄像机的内参数，那么就只能借助对极约束来达到目的了。通过计算两幅图像的基础矩阵F，然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法，可以很好的实现这个目标，该方法也被称为H
