畸变图像自动校正算法的研究背景图像预处理1.图片角度校正2.文本自动分页图片畸变校正1.把页面处理成上下等宽2利用圆柱面对图片进行展开3效果展示改进方案 背景这是我做的毕业设计（本科，勿喷），在这里分享主要是为了让后面也选这方面题目的同学一点经验。 另外，本文处理的畸变图像是指的书本产生的畸变，比如书本弯曲导致的文字的弯曲，还有书本的角度自动校正。写的时候是用python-opencv写的。没有
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2023-11-20 10:48:31
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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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# 图像畸变矫正：使用 Python 实现
在图像处理领域，图像畸变是一个常见的问题，尤其是在使用广角镜头时。畸变会导致图像边缘的细节失真，影响最终图像的质量。图像畸变矫正就是通过算法修复图像中的畸变，使其回归真实的形状。本文将介绍如何使用 Python 进行图像畸变矫正，并提供相应的代码示例。
## 理论基础
在电子设备（如相机、图像传感器）中，图像表现出的畸变通常归类为径向畸变和切向畸变
在视觉工程中，涉及到测量任务时，第一步就是对相机的畸变进行矫正。此篇博文首先对坐标系变换进行简介，之后介绍畸变矫正方法，最后给出OpenCV C++的实现代码。目录一、坐标系简介1、像素坐标系2、图像坐标系3、相机坐标系4、世界坐标系二、相机的内参和外参三、图像的畸变和矫正四、畸变矫正代码实现 1、标定板图像采集 &nbs
//// Created by Qian.//#include <opencv2/opencv.hpp>#include <string>using namespace std;string image_file = "../test.png"; // 请确保路径正确int main(int argc, char **argv) {// 本程序需要你自己实现去畸变部分的
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2020-08-20 16:22:00
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利用RetinaFace进行迁移学习实现的车牌检测、车牌四角定位、车牌矫正对齐程序。 当Retinaface使用mobilenet0.25作为骨干网时，模型大小仅为1.8M 我们还提供resnet50作为骨干网以获得更好的结果。内容环境说明安装数据训练TODO参考文献环境说明python=3.7pytorch=1.2.0torchvision=0.4.0cudatoolkit=10.0cudnn=
通过采集的图像我们可以得到畸变后的图像，要得到没有畸变的图像要通过畸变模型推导其映射关系。真实图像 imgR 与 畸变图像 imgD 之间的关系为: imgR(U, V) = imgD(Ud, Vd) 。遍历所有(U,V)填充为映射对应的(Ud,Vd)即可实现图像去畸变处理。前提条件是：已经得知相机内参K以及畸变参数k1,k2,k3,p1,p2,这部分可以由matlab工具箱实现。接下来，我们将详
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2024-05-14 17:58:44
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题目描述目录hw1下的图像是一些胶片的照片，请将其进行度量矫正。推荐流程：采用Canny算子，检测边缘点；采用Hough直线检测，根据边缘点检测胶片边缘对应的4条直线；4条直线在图像平面中的交点为胶片图像的4个顶点。根据4个顶点与真实世界中胶片的位置（假设胶片图像长宽比为4:3），得到两个平面之间的单应变换矩阵，并根据单应变换矩阵实现图像矫正。基本思路使用Canny算子，检测边缘点；以边缘点作为输
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2023-09-23 08:57:45
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遥感图像数据的级别遥感图像数据是分级别的。其中， 零级：对应原始数据；一级：经过了初步的辐射校正；二级：经过了系统的几何校正。1 几何畸变遥感成像过程中，传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置发生了挤压、拉伸、扭曲和偏移等问题。 几何畸变产生的原因：1）传感器内部因素；2）遥感平台因素；3）地球因素。 因为存在几何畸变所以我们提出了几何校正这一应对策略。2 几何校正2.1 几何校正的
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2023-11-14 07:23:36
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图像文本选择通常是由于扫描仪在进行图像扫描时，未能正常按照其行列水平垂直扫描引起的现象。在现实场景中，我们需要对旋转文本进行几何矫正。这次利用傅立叶变换中时域与频域的变换关系，实现选择文本图像矫正。旋转文本图像的明显特征就是存在分行间隔，当文本图像旋转时，其频域中的频谱也会随之旋转。根据这一特征来计算文本图像的DFT变换，DFT变换的结果是低频位于边界四角，高频集中在中心区域，将低频与高频互换，实
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2023-12-11 21:57:04
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VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求。我们通过把顶点转化为“镜头空间”，删除了需要全屏渲染的纹理，这样就可以大规模提高手机性能。下面的技术使用谷歌的Cardboard Unity SDK进行开发，应用于Cardboard Design Lab(CDL)，然而，利用透镜畸变效果，给与适当的失真系数去构成顶点着色器，并且SDK允许禁止渲染纹理，这样
理想相机成像模型 1)世界坐标系->摄像机坐标系 R矩阵为旋转矩阵,T矩阵为平移矩阵,RT矩阵变换,属于刚体转换,旋转矩阵具体分为世界坐标系如何分别绕x,y,z三个轴旋转多少度后坐标系方向与摄像机坐标系一致,平移矩阵则对应世界坐标系原点需如何平移至相机坐标系原点.opencv标定后每图的旋转/平移参数都是3个,应该就是对应三个轴的旋转角度alpha,beta,gama和三个方向的平移量. 齐
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2023-12-24 09:02:07
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一、Gamma校正1.问题监视器的这个非线性映射的确可以让亮度在我们眼中看起来更好，但当渲染图像时，会产生一个问题：我们在应用中配置的亮度和颜色是基于监视器所看到的，这样所有的配置实际上是非线性的亮度/颜色配置。如下图所示： 点线代表线性颜色/亮度值（译注：这表示的是理想状态，Gamma为1），实线代表监视器显示的颜色。 然而，我们对颜色的设置都是在线性空间中进行的（译注：Gamma为1），但最终
考虑畸变模型时世界坐标系到像素坐标系的转换过程为：世界坐标-->相机坐标-->图像坐标+畸变-->像素坐标几种畸变类型：1.径向畸变：(沿着成像半径方向造成的偏差)其畸变模型为：其中K1用来校正变化小的中心位置，K2用来校正变化大的边缘位置，K3用来校正鱼眼镜头，一般的镜头只需要用到K1K2，过于详细的模型(也就是取k4及以上)会导致数值的不稳定(cause numerical
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2024-01-12 10:21:26
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# 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 |
|------|
在计算机视觉领域，图像畸变是一个常见的问题，特别是在使用广角镜头或鱼眼镜头拍摄时。Python提供了丰富的库来进行畸变矫正，这篇博文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等结构，记录如何在Python中处理畸变矫正的问题。
### 版本对比
在处理畸变矫正的任务中，不同版本的库可能会带来明显的特性差异。以下是OpenCV中畸变矫正的不同版本。
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相机标定误差因素分析摘要：分析了影响相机标定精度的一些主要因素，并给出了在这些因素影响下世界坐标重投影误差的分布曲线。仿真及实验表明在非线性相机模型的线性标定方法中，世界坐标的测量精度对相机标定精度有较大影响，标定图片数量 15-20幅较合适。对相机标定中合理制作标定板、选择标定图片数量、快速高精度标定相机提供了有益帮助。0 引言标定是计算机视觉中最关键、最基本的一步，标定精度及其稳定
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
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2023-09-28 22:05:29
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近期任务实现对表格照片内容的识别算法。 我的分工：利用python的opencv库实现对照片中的表格的校正，并与小组成员进行代码整合与测试。一、初步分析拍照时因为镜头角度等原因，容易导致图像出现倾斜、变形等情况，为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正，其中主要技术原理是两种变换类型–仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformati
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2023-11-12 12:34:04
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