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
转载
2023-09-05 10:28:12
302阅读
# 模拟畸变与Python仿真
在图像处理和计算机视觉领域，畸变是指图像中因镜头或其他因素引起的变形现象。这种现象常常影响图像的准确性和视觉效果，因此模拟和修正畸变是非常重要的任务。本文将介绍如何使用Python进行畸变仿真，并提供相应的代码示例。
## 畸变的类型
在图像中，主要有以下几种畸变：
1. **径向畸变**：由镜头造成，通常分为桶形畸变和枕形畸变。
2. **切向畸变**：由
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
转载
2023-09-28 22:05:29
301阅读
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
转载
2023-11-20 16:43:19
240阅读
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
***
转载
2023-12-20 06:07:53
166阅读
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
转载
2023-10-05 14:42:54
503阅读
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
转载
2024-01-03 11:00:49
298阅读
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
转载
2024-08-13 16:04:36
140阅读
本文主要介绍图像畸变产生的原因，广角镜头的一般畸变模型和去畸变的方法。1.图像畸变图像畸变是由于透镜制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，导致原始图像失真。镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类。1.1 径向畸变与畸变模型径向畸变是由于镜头自身凸透镜的固有特性造成的，产生原因是光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲。畸变沿着透镜半径方向分布，主要包括桶形畸变和枕形畸变两种，如下图所示：&n
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
转载
2024-07-06 11:40:53
43阅读
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
转载
2024-01-26 09:16:42
127阅读
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…
转载
2024-08-01 09:53:29
67阅读
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
转载
2023-09-10 07:47:19
278阅读
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
转载
2023-11-11 08:48:43
326阅读
透镜由于制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，导致原始图像的失真。镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类。1. 径向畸变顾名思义，径向畸变就是沿着透镜半径方向分布的畸变，产生原因是光线在原理透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲，这种畸变在短焦镜头中表现更加明显，径向畸变主要包括桶形畸变和枕形畸变两种。以下分别是枕形和桶形畸变示意图： 成像仪光轴中心的畸变为0，沿着镜头半径方向
转载
2024-04-17 07:59:01
91阅读
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
转载
2024-01-09 19:13:11
129阅读
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，
转载
2024-01-17 10:28:34
185阅读
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
转载
2024-01-13 21:33:19
189阅读
# Python 光学畸变：修正与实现
在现代图像处理中，光学畸变是一个常见的问题。它主要是由于镜头的设计和制造缺陷造成的，包括广角镜头的桶形畸变和长焦镜头的枕形畸变。为了改善图像的质量，我们需要在图像处理中修正这些畸变。Python 提供了强大的库来实现这些功能，特别是 OpenCV。在本文中，我们将讨论光学畸变的基本概念，并展示如何使用 Python 和 OpenCV 修正图像中的畸变。此外
# Python 畸变矫正指南
在图像处理领域，畸变矫正是常见的需求，特别是当使用广角镜头拍摄时。畸变通常表现为图像边缘的弯曲或变形，矫正后可以使图像更符合真实的场景。本文将为初学者详细讲解如何使用 Python 实现图像的畸变矫正。
## 流程概述
以下是实现畸变矫正的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
