相机标定问题已经是比较成熟的问题，OpenCV中提供了比较全面的标定、矫正等函数接口。但是如果我想通过一张矫正好的图像，想获得原始的畸变图，却没有比较好的方法，这里讨论了点的畸变和反畸变问题。1.问题提出：给定一些已经经过矫正的二维点集，如何获得矫正前带畸变的二维点集？2.理论基础：理论基础无它，就是相机的小孔成像模型和畸变参数模型， 这里需要注意，k1，k2等为径向畸变参数，p1，p2为切
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2024-08-28 10:41:37
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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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相机成像经历三个过程：1、世界坐标系到相机坐标系。 外参变换，涉及外参参数： (1)、世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵 R (2)、世界坐标系到相机坐标系的平移矩阵 T2、相机归一化坐标系（z=1）平面内坐标投影畸变 畸变矫正， 涉及内参畸变参数： 径向畸变系数：k1, k2, k3 切向畸变系数：p1, p23、相机归一化坐标系（z=1）平面投影到像平面 相平面投影，涉及内参畸变参数： 投影焦距
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2024-07-16 19:44:20
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首先为什么会有Deep learning，我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 &n
光学畸变：实际主光线与参考光线的高度差除以参考光线的高度，也即实际像高与理想像高的比较，关注的是实际图形和理想图形的差异。 光学畸变的计算方式TV畸变：实际像高的最大值与最小值做比较。关注的是图形本身的变形情况。 TV畸变的计算公式一般来说，我们更关注的是图形本身的变形情况，因此对于一个实物镜头，实际测量的是TV畸变。（光学畸变也比较难测量）总结：光学畸变：实际像高和理想像高差（y-y
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2024-04-20 11:03:05
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2018-11-30 图像处理与相机标定拾遗梁子20163933在进行一些项目的过程中产生的笔记。python知识拾遗assert 断言assert 后面紧跟布尔型语句，如若布尔型语句有误则会引发assert异常，并输出布尔型语句后的字符串（如果有的话）。
例子如下：import cv2
assert cv2.__version__[0]=='3', 'opencv的版本必须为3'相机标定部分学习
摘要 镜头是成像系统设计的一个组成部分。因此，对任何光学工程师来说，能够详细分析它们的性能是至关重要的。一个众所周知的不利影响是畸变，它导致光束的横向位置相对于焦平面的参考位置的偏差。在这个使用案例中，我们介绍了一个工具，以球面透镜为例，研究这种效应。 畸变定义 畸变与主光线的球面像差相对应。它被定义为光线束的横向位置相对于焦平面的参考位置的偏差。使用扫描镜头的
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2024-05-30 01:26:28
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# 使用Python计算鱼眼畸变系数的正反变换
在计算机视觉中，鱼眼镜头由于其广角特性常用于各种应用，例如全景图、驾驶辅助系统、以及虚拟现实等。然而，由于鱼眼镜头的畸变，获取的图像往往需要进行修正。这里我们将介绍如何使用Python对鱼眼畸变进行正反计算，并通过代码示例来展示这一过程。
## 鱼眼畸变的基本概念
鱼眼镜头通常具有大于180度的视角，这意味着它们会引入显著的畸变。这种畸变可以通
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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世界是运动的，运动是永恒不变的，唯一不变的就是变化。有很多方法可以度量变化，比如时间，时间就是度量事物变化的一个量度。时间不能表示自己，只能通过事物的变化来度量。距离，我们通过脚步或者尺码来度量，自己行走的路程。一个点的水平运动，形成了一条线一条线的水平运动，创造了一个面如果要把一个面拎起来，各个点的运动就形成了一个三维立体。描述或分析一个事物，一个现象，除了需要掌握它的一般表征，数据中心的位置，
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2024-09-04 17:44:53
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1、相机针孔模型 图中，X坐标系是针孔所在坐标系，Y坐标系为成像平面坐标系，P为空间一点，小孔成像使得P点在图像平面上呈现了一个倒立的像。 齐次形式： 在此，我们先暂时舍弃比例因子f/x3，只建立[y1 y2 1]与[x1 x2 x3]的关系，可以得到表达式 由于舍弃了一个比例因子，等式不再成立，因此使用~来表示二者之间的相似关系。 因为 所以2、相机矩阵（camera matrix ）如果我们用
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2024-08-13 16:04:36
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转载： 在看各类文章时，一直没看懂畸变参数是怎么求出来的，一开始以为畸变参数会在内参矩阵里一起求出来，后来发现不是这样的。考虑畸变时，要先求出畸变系数，然后在去除畸变后再用下面的方法估计内参外参在不考虑畸变时设P=(X,Y,Z)为场景中的一点，在针孔相机模型中，其要经过以下几个变换，最终变为二维图像上的像点p=(μ,ν):1.将P从世界坐标系通过刚体变换(旋转和平移)变换到相机坐标系，这个变换过程
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2024-02-21 13:40:21
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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
一、相机畸变定义：相机镜头的畸变实际上是光学透镜固有的透视失真的总称。相机畸变的分类：1、枕形畸变：又称鞍形形变，视野中边缘区域的放大率远大于光轴中心区域的放大率，常用在远摄镜头中（下图左）；2、桶形畸变，与枕形畸变相反，视野中光轴中心区域的放大率远大于边缘区域的放大率，常出现在广角镜头和鱼眼镜头中（下图中）；3、线性畸变：光轴与相机所拍摄的诸如建筑物类的物体的垂平面不正交，则原
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2024-04-02 10:20:30
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文章目录一、相机模型1、简介2、针孔相机模型二、相机内参1.相机坐标-图像坐标2.图像坐标-像素坐标3.相机坐标-像素坐标三、外参矩阵1.世界坐标-相机坐标2.世界坐标-像素坐标四、畸变系数1.畸变矫正 一、相机模型1、简介初中物理我们就学过小孔成像问题，这也是我们对相机的最初认识。 仅靠一个小孔进光量太小，拍摄到的照片会很暗，所以实际的相机会使用凸透镜来聚光。但是凸透镜的光学模型过于复杂，通常
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2024-02-23 13:12:45
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一 摄像机成像模型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（摄像机的CCD），最后再将成像平面上的数据转换到图像平面（最后生成的图像）。 图1-1世界空间内的一个点在图像上成像的过程称为投影成像过程，这中间转换过程构成的矩阵M称为投影矩阵。摄像机的畸变参数与相机成像时采用的分辨率无关，而fx,fy和光心位置c
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2024-02-04 11:21:53
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一 相机标定 定义 在图像测量过程中，为确定空间物体表面某点三维几何位置与其在图像中对应的点之间相互关系，必须建立相机成像的几何模型，几何模型的参数就是相机的参数，在大多数条件下， 这些参数需要通过实验和计算，而这个求解过程就是相机标定。&n
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2024-09-14 14:11:05
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关于大佬们的一些见解下面是引用知乎的一段文字： 我们从单目视觉说起。平时我们都说要做视觉识别、测量云云，然后我们就会去拍照，再对数字图像做各种处理，颜色处理、灰度化、滤波、边缘检测、霍夫变换，最后得到了希望得到的特征，是这样的对吧？ 不过请注意！到了这一步，其实我们仅仅是得到了一坨坨感兴趣的像素而已！究竟要怎样才能把这些像素转化到现实世界的对象中呢？也就是说，究竟要怎样对这些仅存在于图像中的东
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <open
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2024-03-04 17:41:14
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1.光学相机镜头一般都存在畸变的问题,畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。除了一些特定的场合，大部分情况下，这些失真都是需要校正到正常人眼不产生扭曲的程度。2常见的畸变是枕形畸变，桶形畸变和线性畸变。广角镜头的摄像设备拍摄出来的图像经常会有桶形畸变的问题。原因在于广角镜头使用的是凸透镜，初中物理知识告诉我们凸透镜会对光线起汇聚作用，这是光的折
