# Python:深入理解与实现 (Fisheye View)是一种可视化技术,广泛应用于数据展示和空间关系分析中。它能够以一种扭曲的方式展示信息,使得用户可以更好地聚焦于某些特定的数据点,同时保留其他信息的上下文。本文将深入探讨的概念,并提供Python实现的代码示例,帮助大家更好地理解这一有趣的可视化技术。 ## 的概念 的名称来源于镜头,这种镜头能够捕
原创 8月前
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我们分成理论和仿真操作两个部分1、先讲仿真操作,我们怎么折腾出一个:因为没有相关资料所以大多自己摸索(俺没找到,有好兄弟知道的话,还望告知一声)三种主要(或者说俺只找到三种自己大概能理解的)折腾出方法(transient 、 quickeye、 verifyeye)一切操作基于Ansys全家桶实现(国外垄断真可怕),首先利用HFSS搭建特定结构并进行全波仿真(HFSS基于FEM数值方法),
转载 2024-09-13 10:25:33
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基于SceneKit,先导入SceneKit.framework首先说一下本人对全景的理解,所谓全景,就是一个球体,在球体表面贴上图片,在不同位置看就会产生不同的效果。比如如果把摄像机放在球心,这时看球面上的图片就是全景()的效果,如果放在球外边,看到的就是一个完整的球,放在球面上,看到的就是小行星的效果。其中的翻转图片代码可根据需要使用,比如要在球内外切换的情况。话不多说,直接上代码
把全景变成鱼。方法一部分是自己研究的,一部分是参考学妹街景合成鱼照片的方法。需要使用的软件是PTGui。是个收费软件,价格还不便宜。操作一下,安装完后就可以开始合成鱼了。加载图像打开软件后是这样的界面。将我们自己有的全景加载进来。老实说,它可以加载多张是可以进行照片拼接合成全景,但是我们自己有的话,一张就可以了。打开全景编辑器可以使用快捷键CTRL+E,也可以点击菜单中的工具-全
转载 2023-07-03 18:54:40
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在使用广角镜头拍摄时,通常会产生效应,这种畸变在图像处理中需要进行矫正。尤其是在机器人视觉、自动驾驶和虚拟现实等领域,矫正是必不可少的一环。在这篇文章中,我将详细记录使用 Python 进行矫正的过程,包括错误现象、根因分析、解决方案及验证测试等内容。 不可避免地,随着我的进程前行,可能会遇到一些问题。确切地说,以下是我在实际项目中所经历的用户场景: - 用户下载了一张
原创 6月前
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以下是昨日发布的内容。今天把代码整理了一下,放到GitHub。包含注释和空行,C++代码一共70行,欢迎测试及指正!代码链接:https://github.com/ShiqiYu/mars-fisheye-correct 2021年5月19日18点多,中国火星探测器拍摄的第一张图片在互联网上发布。图片是火星车的前避障相机拍摄,为了追求广角,所以拍到的照片有变形。火星地面成了曲面,而非
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2205.13281.pdf论文名称:Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges论文的一些侧重点环视摄像机通常用于自动驾驶中的近距离感知,车辆四面的四个摄像头足以覆盖车辆周围的360°范围
要做全景视图,当然先要找一张全景图片(360°眼镜头的)   接着全景视图的转换软件,如果可以的话自己做也行。  这里推荐  pano2VR          图片转换好之后得到一组立方体面片。 转载以备忘:  最近做了一
1.为什么要设计眼镜头?眼镜头设计的目的是要拍摄大的视野,眼镜头的视场角可达到180-270度,在工程上视角超过140度的镜头被统称为眼镜头。这是因为普通针孔相机视野太小,满足不了一些特别的需求。为什么针孔相机达不到这么大的视场角呢?因为针孔相机模型是相似性投影,实际场景中的直线仍被投影成图像面上的直线。假如使用针孔相机模型达到180度的视场角,那么这种情况下的图像会变为无穷大。那么怎么设
最近的工作内容一直是使用相机,经过一段时间的使用,做个简单记录:相机标定相机成像原理普通小视场范围的相机可以用小孔成像模型标示: 这种相机的标定工具一般使用opencv或者MATLAB工具箱标定即可,还是比较简单的相机成像模型: 相机的视场角一般都比较大,我使用的是190度水平视场角的相机,其物理结构如下: 成像过程: 由相机结构和成像过程决定了相机与普通相机有很大不同,
转载 2024-01-25 23:48:35
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1 球面透视投影与展开       眼镜头的成像通常首先要进行球面透视投影,即将三维空间中的点沿着经过镜头光学中心的直线投影到以光心为原点的单位半径球体 内表面 上,从而球面上的每一个点,可通过相应的经纬度来表示。如图 1 所示,以镜头光学中心为原点建立三维直角坐标系,其中 轴满足右手定则。通常令 轴与镜头光轴重合,并指向
360全景不是凭空生成的,要制作一个360全景,我们需要有原始的图像素材,原始图像素材的来源可以是: A、在现实的场景中 全景拍摄得到的图像 B、建模渲染得到的虚拟图像 原始图像素材类型   采用的相机设备   采用的机位   采用的拼合模式   特点描述 鼓形,两边被切的图像: 上下弧线处180度
在数据可视化的领域,将转换为柱状是一项常见的需求。这篇博文将详细记录如何使用 Python 来完成这一过程的具体步骤,包括必要的软硬件环境、分步指南以及常见问题的排查等。这将是一个全面而实用的教程。 ### 环境准备 为了进行转柱状的工作,我使用了以下环境配置: - **软件要求**: - Python 3.x - Matplotlib - NumPy - P
原创 5月前
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     相机的标定方法与普通相机的标定方法类似,可以将其分为基于标定物的方法和自标定的方法。基于标定物的方法就是使用一块标定板,可以是棋盘格的或者是圆点型的标定板。将标定板在相机的视场内摆放不同的位置,然后检测图像上的特征点,使用基于平板标定方法和针孔相机模型来对相机进行标定,可以标定出相机的内参和畸变系数。基于平板的标定方法能获得比较高的标定精度,但是这种
最近开始图像校正方面的研究,在这个过程中阅读博主元气少女缘结神的相关博客让我受益匪浅,在此对她表示感谢,另外所有代码在Github。提取有效区域在研究中仅仅考虑圆形的图像,其他形状,如长方形,不在目前的研究范围。在校正图像之前需要找到有效的图像区域,即圆形区域。借鉴张伟等人的《图像校正算法研究》,在其3.5节改进的算法中提出了兼顾精度和效率的提取方法,大意是分别从象的上下左右进行
转鸟瞰Python 实现,可以将复杂的场景转换成更易读的鸟瞰视角。接下来,我将分享这一过程的细节,包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。这些步骤旨在帮助开发者理解如何使用 Python 完成这一目标。 ## 版本对比 针对不同版本的实现,我们可以分析其兼容性以及适用场景。 以下是一个兼容性分析的四象限,展示不同版本的适用场景匹配度: ```merma
原创 6月前
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前两天发表的时候没注意,代码出了点错误,所以修改了一下,重新发上来。 参考: http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05 http://docs.opencv.org/mast
        在下面两篇文章中,我们大概介绍了开源图像处理软件 Hugin 中图像的矫正方法,即如何将目标全景图上的坐标映射到图像上,从而获取相应的像素信息。对于以上前面两篇文章,我们忽略了一个问题,即以上矫正所用到的参数大部分都是不准确或者未知的,这样会导致不同的图像经过矫正后不能很好地拼接在一起,最直接的后果是在拼接缝处出现断层,从而使得全
大家好,我是爱踢汪。今天又给大家送上一波福利。本教程主要使用Photoshop合成创意水花装饰的美人鱼海报,在本实例中,使用画笔工具绘制人物细节及鱼尾部分,通过添加素材并调整色调来制作海底世界效果,以展现梦幻般的童话海底世界。先看看效果 操作步骤:1、打开素材“女子.jpg”文件,使用裁剪工具对画布进行扩展,扩展为竖画效果,“创建新的填充或调整图层”按钮,分别应用“曲线”和“亮度/对
文章目录1. 仿射变换2. 旋转2.1 demo3. 透视变换3.1 demo4. 弯曲4.1 S形状4.2 波浪形5. 特效6. 结构定义结构定义(中文)参考文档 1. 仿射变换可将图片变换为平行四边形/**@brief从三对对应点计算仿射变换。 @param src[] :原图上取三点坐标(三角形) @param dst[] :目标三点坐标 @param return :返回2*3的变换
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