# 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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图像扭曲对图像块应用仿射变换，我们将其称为图像扭曲(或者仿射扭曲)。该操作不仅经常应用在计算机图形学中，而且经常出现在计算机视觉算法中。扭曲操作可以使用 SciPy 工具包中的 ndimage 包来简单完成1 图像中的图像仿射扭曲的一个简单例子是，将图像或者图像的一部分放置在另一幅图像中，使得 它们能够和指定的区域或者标记物对齐。将扭曲的图像和第二幅图像融合， 我们就创建了 alpha 图像。该图
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2023-11-27 15:30:23
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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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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
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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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在opencv中，有关图像或像素点（角点）去畸变的函数有cv::undistort()，cv::getOptimalNewCameraMatrix()，cv::initUndistortRectifyMap()，remap()，cv::undistortPoints()。其中undistort可以直接对图像去畸变，getOptimalNewCameraMatrix、initUndistortRec
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2024-04-30 07:16:27
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opencv提供了可以直接使用的矫正算法，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。与传统去畸变的思路不同，opencv的方案实际是在计算对理想图进行加畸变到实际图的映射，在通过remap，计算去畸变后的图相对于原图的位置，最终得到去畸变的图。种方式有两个优点： 1、增加畸变比去畸变公式简单，不需要迭
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2024-01-29 14:14:52
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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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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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# 使用Python OpenCV进行鱼眼图像去畸变
## 引言
在摄影和图像处理领域，鱼眼镜头因其独特的视角和广阔的视野受到广泛欢迎。然而，这种镜头也会引起明显的图像畸变，影响图像的观察效果。幸运的是，通过Python的OpenCV库，我们可以方便地对鱼眼图像进行去畸变处理。本篇文章将介绍鱼眼图像的特性、去畸变的基本概念，以及如何使用Python OpenCV实现这一过程，并附上相关代码示例
使用opencv对图像进行去畸变:1，先拍一组带有格子的图片，如下图使用一下代码对图像进行标定和畸变参数计算:#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui
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2024-08-10 20:21:10
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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，
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2024-01-17 10:28:34
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⚠️这篇是按4.1.0翻译的，你懂得。⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Camera Calibration，目标在本节，我们会学到：由摄像头引起的失真的类型如何找到相机的内在和外在特性如何基于这些属性还原图像基础一些针孔相机会对图像造成严重失真。两种主要的畸变是径向畸变和切向畸变。径向畸变使直线显得弯曲。距离图像中心越远，径向畸变越大。比如，如下的这一张图像，用两条红线标出了国际象棋棋盘边缘。同时
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2024-05-22 19:10:01
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目录一、鱼眼矫正原理讲解1. 像素坐标转化为相机坐标2. 无畸变相机坐标 与 畸变后相机坐标 的 对应关系 参考资料： 链接：https://pan.baidu.com/s/19BK9HbRBYtFCjdR0qSIv2Q
提取码：eu2s根据前面两篇文章，我们已经知道鱼眼矫正最重要的函数是fisheye::initUndistortRectifyMap()，它能得到map1矩阵，其作用是：ma
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2023-12-10 02:12:21
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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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最近需要了解鱼眼相机和鱼眼图像矫正的一些步骤，首先理清下概念和思路：
鱼眼图像类别：圆形，全帧鱼眼图，鼓形鱼眼图；
鱼眼相机构造，
鱼眼相机本身的
畸变：径向，偏心，切向；
鱼眼相机
投影模型：透视投影模型，立体投影模型，等距投影模型，正弦投影模型，等立体角投影模型；
鱼眼图片的
矫正过程：（以常见的等距投影模型为例，一般厂家
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2024-01-06 20:08:20
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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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# Python图像畸变的理解与实现
在计算机视觉领域，经常会遇到图像的畸变问题。图像畸变主要是由于镜头光学特性、成像设备的质量以及拍摄条件等因素造成的。这些畸变会影响图像的质量，导致分析和识别的结果不准确。因此，了解图像畸变并能有效地进行校正在很多应用中显得尤为重要。本篇文章将为大家介绍图像畸变的基本概念，并通过Python代码示例展示如何进行校正。
## 什么是图像畸变？
图像畸变通常分
原创
2024-09-07 03:49:23
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