# Python立体校正的科普文章
立体校正是计算机视觉中的一项重要技术，主要用于消除立体图像中由于相机参数不一致和场景变形引起的失真。这项技术在3D重建、地图构建、机器人导航等领域具有极其重要的应用。本文将为你介绍如何使用Python进行立体校正，并通过示例代码加以说明。
## 立体校正的基本概念
立体校正主要目的是将左右图像变换到一个共享的“平面”上，使得它们的扫描线对齐。通过这种方式，
原创
2024-10-16 05:14:15
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计算机视觉第七章 综合案例一、利用OpenCV实现图像校正1. 任务描述我们对图像中的目标进行分析和检测时，目标往往具有一定的倾斜角度，自然条件下拍摄的图像，完全平正是很少的。因此，需要将倾斜的目标“扶正”的过程就叫做图像矫正。该案例中使用的原始图像如下：2. 代码# 图像矫正示例
import cv2
import numpy as np
import math
im = cv2.imread
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2023-09-28 22:09:48
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# 双目立体校正python
## 介绍
双目立体校正是计算机视觉中常用的一种技术，通过对双目摄像头拍摄到的图像进行校正，可以提高立体视觉系统的精度和准确性。在本文中，我们将使用Python语言和OpenCV库来实现双目立体校正的过程，并通过代码示例来演示具体步骤。
## 步骤
### 1. 导入所需库
首先，我们需要导入所需的Python库，包括OpenCV和NumPy。
```py
原创
2024-05-29 04:01:15
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Evision双目视觉关于双目视觉的一些总结相机模型标定视差算法:立体匹配测量,三维重建示例程序参考文献 关于双目视觉的一些总结笔者2013年进入吉林大学软件学院,2014年开始写自己的第一个完整的程序,期间受到过无数前辈的帮助,正是这个程序的完成给了我极大的信心,也让我喜欢上编程.这个程序是"基于OpenCV的双目测距",他的主要代码来自于邹宇华老师的OpenCV例程,我只不过进行了一
本文采用MATLAB标定工具箱和OpenCV3.10来实现双目测距，设备为两个CMOS工业相机和相应的双目云台。 首先感谢两位大神前辈邹宇华和scyscyao，虽然是六年前的博客，OpenCV也从1.0的版本更新到了3.1版本，但博客对机器视觉初学者来说仍然提供了巨大的帮助。本文主要参考了 OpenCV学习笔记（17）双目测距与三维重建的opencv实现问题集锦（二）双目定标
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2024-05-22 10:41:10
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前言在日常生活中，我们接触的照片经常会因为角度或者方向的问题，而导致图像中的文字倾斜或者角度偏转。透视变换（Perspective Transformation）可以将图片进行校正。也可以通过透视变换进行图像的平面识别；函数- findHomography（）------>发现两个平面的透视变幻，生成透视变换矩阵。计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） ，使用最小均方误差
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2024-03-29 16:13:33
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作者：风之忧伤 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
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2023-10-31 15:30:53
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OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结 对OpenCV中涉及的三种立体匹配算法进行代码及各自优缺点总结： 首先我们看一下BM算法： 该算法代码：
1. CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();
2.
3. int SADWindowSize=15;
4. BMState->SAD
本文试图从宏观的视角，解释这些个问题：这个校正是干嘛的，为啥要作这个立体校正呢，以及如何做。本文分享给像我一样“白手起家”的小伙伴们，要进行更深入的研究，可以参考文章后面的干货列表。如果用一句话来解释立体校正，那么，敲黑板，划重点“立体校正就是，把实际中非共面行对准的两幅图像，校正成共面行对准。”这话读起来有点深奥，配个图，就好理解啦！（1）未校正以前左右眼视图（2）校正后的左右眼视图果然一图胜似
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2024-08-29 16:40:50
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双目标定和立体矫正双目标定和立体匹配单目标定单应矩阵单应矩阵代码一：单应矩阵代码二：双目单应矩阵代码一双目单应矩阵代码二 张正友标定法：(1)首先求解单应矩阵，单应矩阵是相机内参矩阵与相机外参矩阵的混合矩阵;(2)将混合矩阵分离成为相机内参矩阵和相机外参矩阵,首先求解相机内参矩阵;(3)然后求解相机外参矩阵。双目标定和立体匹配步骤：采集左右视图的棋盘格数据分别对单目进行标定， 得到每个相机的 内
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2024-07-20 08:49:37
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立体双目视觉 三维重建步骤：相机标定，图像矫正，立体匹配，深度计算。 1.相机标定与图像矫正import numpy as np
import cv2
import glob
# termination criteria
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
# prepare ob
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2024-05-28 20:55:38
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立体校正就是，把实际中非共面行对准的两幅图像，校正成共面行对准。 （1）未校正以前左右眼视图 （2）校正后的左右眼视图通过图可以很直观的看到效果 我们知道，立体匹配是三维重建、立体导航、非接触测距等技术的关键步骤，它通过匹配两幅或者多幅图像来获取深度信息。并且广泛应用于，工业生产自动化、流水线控制、无人驾驶汽车（测距，导航）、安防监控、遥感图像分析、机器人智能控制等方面。”而立体图像校正是降低立体
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2024-03-22 19:51:40
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双目摄像头可以完成所有单目摄像头能完成的功能，同时能够获得后者永远无法企及的深度信息。 无论何种状态的驾驶系统，无人的还是有人的，对障碍物的信息最重要的是障碍物与自车之间的距离，其次才是识别障碍物的类型。 准确判断障碍物与自车间的距离是保证车辆安全的首要信息，只有获得准确的距离信息，才能准确得出有可能发生碰撞的时间，也就是TTC。单纯识别障碍物毫无意义，识别出前方是个小孩，但无法得出准确距
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2024-03-04 01:42:42
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目录1 基本概念2 代码1 基本概念在我们使用针孔相机时，我们会丢失大量重要的信息，比如说图像的深度，或者说图像上的点和摄像机的距离，因这是一个从 3D 到 2D 的转换。因此一 个重要的问题就产生了，使用这样的摄像机我们能否计算除深度信息呢？答案 就是使用多个相机。我们的眼睛就是这样工作的，使用两个摄像机（两个眼睛）， 这被称为立体视觉。我们来看看 OpenCV 在这方面给我们都提供了什么吧。（
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2023-12-15 14:05:46
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双目三维重建系统(双目标定+立体校正+双目测距+点云显示)Python目录双目三维重建系统(双目标定+立体校正+双目测距+点云显示)Python1.项目结构2. Environment3.双目相机标定和校准(0) 双目摄像头(1) 采集标定板的左右视图(2) 单目相机标定和校准(3) 双目相机标定和校准
原创
2023-01-02 19:46:47
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python-opencv双目图像矫正最近在搞双目视觉矫正，采用的是张征友标定法。主要步骤包括：获取相机1和相机2的标定图片，对标定图片进行预处理 （裁剪、分辨率匹配）、然后利用opencv的函数库对图像进行矫正 核心代码主要是参考这篇博文 ，关于张征友标定法的理论大家可以去看刚才上面那篇博文，讲的很详细 本人在原有的基础根据自己的需求进行了一些改动以及注释的补充，直接上代码：import num
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2023-08-30 11:01:20
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1. 算法功能简介 大气校正的目的消除大气对太阳和来自目标的辐射产生吸收和散射作用的 影响，从而获得目标反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。大多数情 况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 PIE 的大气校正模块是基于 6S 大气辐射传输模型。 6S 模型假定无云大气的 情况下，考虑了水汽、 CO2
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2023-07-02 22:39:54
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问题：什么是Gamma曲线矫正？Gamma曲线矫正是什么意思？
Gamma 曲线是一种特殊的色调曲线，当Gamma值等于1的时候，曲线为与坐标轴成45°的直线，这个时候表示输入和输出密度相同。高于1的Gamma值将会造成 输出亮化，低于1的Gamma值将会造成输出暗化。总之，我们的要求是输入和输出比率尽可能地接近于1。在显示器、扫描仪、打印机等输入、输出设备中这是 一个相当常见并且比较重要的概念。
遥感影像与处理的一般流程辐射定标 → 大气校正 → 几何校正 → 正射校正【遥感影像校正/纠正分为几何校正和辐射校正，几何校正又可分为粗纠正、精纠正、混合纠正和正射校正等；辐射校正分为辐射定标、辐射校正、大气校正等。】一 . 辐射校正、辐射定标和大气校正的关系辐射校正包括辐射定标和大气校正，辐射定标是为大气校正做准备1. 辐射校正 Radiometric correction指在光学遥感数据获取过
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2023-11-23 18:25:25
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计算机视觉：朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo）光度立体法简介朗伯光度立体法算法原理朗伯光度立体法matlab程序示例Albedo图Normal图Re_rendered图参考文献 光度立体法简介光度立体法，即Photometric Stereo, 最早是由当时在MIT的人工智能实验室的Robert J. Woodham教授在1978年左右提出。他在1979
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2024-05-01 20:19:52
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