因为一些扯淡的原因，需要得到畸变校正后图像像素和校正前图像的像素的一一对应关系。这个扯淡的原因当然是优化老版本的算法但是又不能乱改接口。正文所以我想到了一种方法可以尝试一下（其实这种方法在别的地方早就用过的）：构造一个和原图一样大小的双通道图像，图像通道内的值分别是该点的坐标。然后和原图进行一样的坐标变化，尽量不改变坐标内的值，比如遇到 cv::INTER_LINEAR尽量改成最近邻差值（其实用线
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2024-08-08 10:23:00
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目录畸变径向畸变切向畸变去畸变原理代码参考畸变产生原因：透镜不能完全满足针孔模型假设径向畸变畸变程度都是从中心开始，用一个半径画圆的话，半径越大，圆周上的畸变程度也越大。
原创
2023-03-06 17:34:45
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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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import cv2 import numpy as np parameter_mapping = { # 内参 'internal_reference': [[2574.104851, 0.000000, 1847.417942], [0.000000, 2586.842593, 1152.893 ...
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2021-08-23 16:28:00
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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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# 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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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
129阅读
#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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OpenCV单目相机标定，图像畸变校正相机标定定义与原理01在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。相机标定常见的分为：单目相机标定双目相机标定相机标定是想从二维的图像中获取三
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2024-08-12 08:48:15
377阅读
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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在相机成像的几何描述这篇文章中我们讨论了如何将一个点从世界坐标映射到像素坐标，不过那是比较理想的成像情况。现实世界中的相机在成像时还会受到透镜畸变的影响。需要说明的是，下面的畸变模型都是基于针孔模型(一般的相机)得到的结果。而如果遇到一些特殊的相机，比如说鱼眼相机，它的投影模型会与针孔模型有些不同，它是投影在球面而不是平面上的。这样下面的畸变模型就不管用了。因此对于不同的相机，我们要使用不同的投影
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2024-05-30 11:51:37
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题目：已知图像的尺寸（1000*900），对于同一个相机，前后两次标定结果不一样，求出每个像素点相差多少，并且以可视化的结果显示。调用opencv的undistortPoints函数实现实现代码1void opencv_compute_error()
{
Mat k_1 = (Mat_<double>(3, 3) <<
intrinsic_1[0], 0, intri
形态学的操作主要是去除影响图像形状和信息的噪声。形态学运算在图像分割中非常有用，可以得到无噪声的二值图像。形态学方法当图像经过预处理进行增强和阈值等性能操作时，图像就有可能得到一些噪声。从而导致图像中存在像素信息不平衡的问题。形态学的操作主要是去除影响图像形状和信息的噪声。形态学运算在图像分割中非常有用，可以得到无噪声的二值图像。基本的形态操作是侵蚀和膨胀。下面对这两种操作进行说明:膨胀在放大操作
在这篇博文中，我将详细记录如何在Python中使用OpenCV进行去畸变处理。畸变是指在图像中由于镜头特性而造成的失真，通常会导致图像畸形。解决这个问题对于图像处理、计算机视觉应用和机器人技术等领域有着重要的业务影响。以下的内容将包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等。
对于许多图像处理任务，它们通常依赖于准确的图像数据。如果不处理镜头畸变，分析结果可能会不准确，进而影响到业务决
# Python Opencv去畸变
在计算机视觉领域中，图像去畸变是一个很常见的问题。由于摄像头镜头的形状和光学特性，拍摄的图像可能会出现一些形变和畸变。通过去畸变处理，可以使图像更加真实，更加符合人眼所见的真实场景。在本文中，我们将介绍如何使用Python Opencv库去畸变图像。
## 1. 理解畸变原理
在摄像头拍摄图像时，会产生径向畸变和切向畸变。径向畸变是由于镜头形状不完全对称
原创
2024-04-13 07:06:58
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# Python去畸变算法学习指南
在计算机视觉领域，去畸变是一项常见的任务，通常用于处理由于镜头特性引起的图像失真。接下来，我将为你提供一个系统的流程，以及相关的代码示例，帮助你实现Python的去畸变算法。以下是整个实现流程的简要概述。
## 步骤流程表
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
# 图像去畸变：引导你迈向无畸变视觉的技术之旅
## 引言
在数字图像处理领域，图像畸变是一个常见问题，特别是在使用广角镜头拍摄时。畸变会导致图像失真，影响视觉效果。为了恢复图像的真实效果，图像去畸变技术应运而生。本文将介绍如何使用Python实现图像去畸变，并提供代码示例、类图和实体关系图。
## 1. 图像畸变的基本概念
图像畸变通常源于相机镜头的光学特性，它会导致图像出现放大或缩小的
原创
2024-10-15 05:05:42
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1. 标准相机有多少个参数？相机的畸变分为径向畸变和切向畸变；其中径向畸变主要是因为镜头不是绝对的小孔成像模型，因此光线在远离透镜中心的地方偏折会很大；径向畸变的矫正公式(以图像中心为0，0）切向畸变的主要原因成像平面和镜头不平行引起的，因此这部分也需要矫正。切向畸变的矫正公式(以图像中心为0，0）记忆：因此一共有5个畸变参数 p1, p2, k1, k2, k3；在Opencv中的排列（k1,
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2024-08-09 00:25:21
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为什么要加入透镜？小孔成像当然简单，但是只有一条光线投射到胶片上，图像暗淡，透镜将多条光线聚焦到胶片上，增加了照片的亮度，但同时会带来畸变、失焦等影响。针孔相机的畸变模型径向畸变在实际拍摄的照片中，摄像机的透镜使得真实环境中的一条直线在图片中变成了曲线(往里弯称桶形畸变；往外弯称枕形畸变)。越靠近图像的边缘，这种现象越明显。由于实际的透镜往往是中心对称的，这使得不规则的畸变通常径向对称。主要分为桶
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2024-05-31 06:02:25
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