# Android OpenCV 相机标定与矫正
在计算机视觉的领域中，相机标定是一个非常重要的步骤。它涉及到从相机图像中推断出相机的内部参数和透视变换的外部参数。这一过程能够帮助我们提高图像的质量，减少畸变，并且为后续的图像处理和分析打下基础。本文将介绍在 Android 平台上使用 OpenCV 进行相机标定与矫正的基本过程，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。
## 相机标定的步骤
相
《简记摄像机标定》 CV的数据源头是摄像机，我们根据不同的场景需要选用不同的摄像机，如果视野范围优先，我们考虑使用广角；如果精度优先，我们考虑使用无畸变的相机，或者微畸变的相机再进行图像的矫正；由于透镜制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，就会导致原始图像的失真，而我们的任务是想大概知道一个像素对应多少mm，所以需要畸变矫正。Key Words：相机标定、畸变、OpenCV Beijing, 2
文章目录相机标定方法综述1. 基于标定板的辅助标定2. 基于世界属性的半自动标定3. 相机的自标定张氏标定算法详解1. 约束方程推导2. 方程求解3. 参数优化 相机标定方法综述相机标定技术繁多，总体上可以分为三类：基于标定板的辅助标定基于世界属性的半自动标定相机的自标定（self-calibration）1. 基于标定板的辅助标定标定板标定方法的应用较为常见，历史早期得标定板为立体标定板，一般
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2024-09-23 09:02:34
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双目相机图像矫正python opencv是计算机视觉中的一个重要问题，尤其在三维重建、立体视觉和机器人导航等领域。通过对双目相机捕获的图像进行矫正，可以提高图像的配准精度，为后续的图像处理和分析奠定基础。
### 问题背景
随着AR/VR技术及无人驾驶等应用的发展，双目相机的使用变得越来越广泛。然而，在实际应用中，双目相机的图像矫正问题影响了显示效果和后续分析，具体影响如下所述：
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用过华为手机的小伙伴都知道，华为手机中隐藏着很多小功能，有时候不去仔细研究的话根本发现不了，今天小编也来给大家分享一个华为手机的隐藏功能！还不知道的小伙伴赶紧来试试吧！一、图片转PDF1、文档校正功能这个功能隐藏在华为手机的相机了，说到相机，肯定很多小伙伴都只会想到用来拍照片和拍视频，但是华为手机的相机可不仅仅只是用来拍视频拍照片的哦！它还可以当扫描仪使用！别不信，我们打开华为手机的相机，在设置中
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2024-03-06 12:20:26
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文章目录前言理论部分鱼眼展开流程鱼眼标准坐标计算标准坐标系与球坐标的转换代码实现测试效果如下图总结 this demo on github前言鱼眼镜头相比传统的镜头，视角更广，采集的图像信息更加丰富，但是如果要对图像进行处理，就需要对其进行展开的操作，理论部分在很多论文中都已经有所提及，已经有比较成熟的方案，也不是什么比较新鲜的事情，笔者在此梳理整体的思路，总结一下所学知识，最后简单实现一下这个
要制作360全景图片，我们需要准备哪些东西?今天就和大家说一下。要制作360度全景图，我们需要原始图像材料。原始图像材料的来源可以是:1、在真实场景中，利用摄像机的全景拍摄功能获得的鱼眼图像2、通过建模和渲染获得的虚拟图像拍摄360全景需要准备哪些东西?一、数码单反相机：拍摄全景最重要的就是单反，单反的特点就是在摄影过程中，反射镜会立即弹起，镜头光圈会自动缩小到预定值，快门会打开，使胶片变得敏感。
公式： A是常数， 指数为Gamma。Gamma校正：出现Gamma矫正根本原因是gamma校正存在的本质原因是：是受限于有限存储空间及渲染带宽，需要在整个图像的流转各级转换中尽可能保留暗部细节，以满足人眼对暗部敏感的需求。人最终看到显示器显示图像和最初从自然界捕获的图像大体是无差别的，只是暗部细节损失少，亮部细节损失多罢了。 Gamma矫正的目的是为了让显示屏显示的数据和自然界中一样。同时尽可能
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2024-01-21 01:20:38
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halcon 线扫相机畸变二维码矫正算法线扫相机拍照畸变1.二维码定位与裁剪图像矫正运行结果总结 线扫相机拍照畸变线扫相机拍摄图片分辨率较高，但是由于相机本身或者或者拍照目标的运动，容易造成与线扫相机运动方向相切方向的扭曲畸变，影响二维码的识别，对于这类畸变严重的二维码有必要进行矫正再识别。1.二维码定位与裁剪不同的二维码有不同的定位方式，这里以最常见的QR码为例，提供思路： 1.扭曲二维码图片
系列文章：用OpenCV实现Photoshop算法(一): 图像旋转用OpenCV实现Photoshop算法(二): 图像剪切用OpenCV实现Photoshop算法(三): 曲线调整 用OpenCV实现Photoshop算法(四): 色阶调整 用OpenCV实现Photoshop算法(五): 亮度对比度调整用OpenCV实现Photoshop算法(六): 变为黑白图像用OpenCV实现Photo
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2024-02-26 07:14:14
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张正友针对径向畸变问题提出了一个新的求解摄像机内外参数的方法，即张氏标定法，该方法是介于传统标定和自标定之间的一种方法，它只需要摄像机对某个标定板从不同方向拍摄多幅图片，通过标定板上每个特征点和其像平面的像点间的对应关系，即每一幅图像的单应矩阵来进行摄像机的标定，由于该方法模板制作容易，使用方便，成本低，鲁棒性好，准确率高，因此得到了较为广泛的应用。该算法也属于两步法，摄像机和模板可以自由的移动，
依赖： C# OpenCVSharp WPF Numpy目的：解决足球场上，人物投影到二维平面的位置坐标图A / B/ C一、基础概念1.1标准球场的定义：参考：https://zh.m.wikipedia.org/zh/%E8%B6%B3%E7%90%83%E5%A0%B4图 D1.2 配准思路图A->图B，建立坐标关系对；图B->图D，建立真实坐标系的配准基准点对（需要4个以上）图
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2024-10-16 07:29:10
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简述在图像处理中，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 Transformation)。详解仿射变换是二维坐标间的线性变换，故而变换后的图像仍然具有原图的一些性质，包括“平直性”以及“平行性”，常用于图像翻转(Flip
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2023-09-29 20:11:29
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标定程序//
// Created by gavyn on 20-4-27.
//
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
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2024-01-05 22:25:03
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1. 简介这里对嵌入式部分的代码就不进行大量说明，主要对软件和算法部分进行讲解。因为之前做完项目整理成了 doc 文档，这里直接复制过来，格式不太整齐，请谅解这一篇只讲解一下畸变矫正，后面的历程如果能抽出时间的话，会进行整理。实现的 AVM 算法主要是通过 4 个超大广角鱼眼摄像头 , 经过特殊算法对所拍摄图像进行畸变矫正以及拼接，形成物体周围的全景影像的系统。该系统多应用于车辆，实现无盲区行驶，
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2024-09-26 19:26:34
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相机畸形矫正 Python 的过程记录
在这个博客中，我将深入讨论如何使用 Python 实现相机畸形矫正，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展，以帮助你解决相机图像畸变的问题。
## 环境准备
首先，要运行相机畸形矫正的 Python 代码，我们需要准备好相关的开发环境。这些依赖项包括 OpenCV 和 NumPy。
```bash
# 安装必需的Python
测光表和自动相机的问世，使得正确抉择曝光的过程变得越来越简单和方便。测光表能量度照射到被摄物上的光线强弱，并将其读数展示为光圈与快门速度。测光表基本上可分为入射式和反射式两类。 入射式测光表测量直接投射到被摄物上的光量，使用十分方便，只要将测光表放在被摄物前面，并将表的半透明半球体对着相机的镜头，然后便可根据指示曝光。入射式测光表的最大缺点，是它无法测出主体反射出来的光量，而作用在胶卷上的主
一、相机的标定 要模拟或者矫正相机畸变，首先需要进行相机标定，从而计算出相机内参。顾名思义，这款内置插件是基于OpenCV的相机模型来工作的。相机内参主要包括径向、切向畸变系数，纵、横向焦距以及光学中心在最终画面上的位置，这些都是由于实际相机或者镜头制造精度或者装配误差所造成的不完美。这款插件的标定是基于OpenCV默认的相机标定方法--
张正友标定法 。
方法的具体的操作流程
对于上面的一些参数，本人的理解是页面扭曲存在这旋转和偏移的变换，因为把文本内容分成几行，因此将每一行文本看成是一条曲线，这里假设扭曲后变成三次样条曲线，由两个系数 a 和 b 控制。垂直偏移是指分割后的每行之间的距离，水平偏移是指对每条线上设置点，用于后续的矫正变换处理。
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2021-07-19 09:36:31
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Shi-tomas拐角检测器和益于跟踪的特征目标在本章中， - 我们将学习另一个拐角检测器：Shi-Tomasi拐角检测器 - 我们将看到以下函数：cv.goodFeaturesToTrack()理论在上一章中，我们看到了Harris Corner Detector。1994年下半年，J.Shi和C. Tomasi在他们的论文《有益于跟踪的特征》中做了一个小修改，与Harris Corner De
