虚拟现实什么是虚拟现实技术:是一种高端人机接口,包括通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等多种感觉通道的实时模拟和实时交互虚拟现实之父:Ivan Sutherland虚拟现实技术发展史上重要里程碑:1968年,Ivan Sutherland 研制成功了带跟踪器的头盔式立体显示器,被称为“达摩克利斯之剑VR研究技术主要内容:实时三维图像生成技术、多传感器交互技术、高分辨率显示技术虚拟现实系统中有哪些主要
全景图片(眼)的平面映射矫正 最近做了一个全景图片平面映射的工作,就是将一个360度的全景球面照片映射到一个平面上,使之看上去没有变形。由于网上的一些眼照片的校正程序不好用,自己通过球体的三角计算,找到了映射效果较好的方法。写博客以备忘。先看看效果。     做完以后又进行了一些改造,使程序变成一个可变大小,可变角度的相对较通用的程序。本人能力偏弱,只能
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,这种畸变在普通廉价的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,沿着镜头半径方向向边缘移动,畸变越
1. 校正后的图像宽度(w)和高度(h)如何确定? 2. 为什么将校正图的大小设置为3*R后的校正效果如此之差?(见原博的第三幅图)问题1:校正后的图像宽度(w)和高度(h)如何确定? 这个问题应该从眼镜头成像的几何模型入手 这里假设眼镜头的成像面是曲面π1,而校正图像(投射投影)的成像面是平面π。因此可以把眼镜头图像校正算法理解作由曲面π1和平面π的几何关系来对眼图像像素做位置的映射
传统的、广角的和眼的镜头的通用模型和标定方法摘要I. 介绍II. 通用相机模型A. 径向对称模型B. 完整模型(Full Model)C. Backward Model (反投影模型)III. 投影模型矫正IV. 标定一般模型标定算法步骤一:内部参数的初始化步骤二:反投影和单应性的计算步骤三:外部参数的初始化步骤四:最小化重投影误差B. 圆形控制点的修改V. 标定实验A. 传统和广角镜头相机
文章出处:http://dc.pconline.com.cn/jiqiao/jq/0703/980288.html     以适用于35毫米单镜头反光照相机的交换镜头为例,眼镜头是一种焦距约在6-16毫米之间的短焦距超广角摄影镜头,“眼镜头”是它的俗称。为使镜头达到最大的摄影视角,这种摄影镜头的前镜片直径且呈抛物状向镜头前部凸出,与的眼睛颇为相似,&
转载 精选 2011-09-28 10:56:10
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相机矫正
原创 2021-06-24 13:49:31
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相机矫正
原创 2021-07-16 17:46:45
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首先说一下拍摄全景为什么要用眼镜头,在拍摄全景时,因为要拍摄的照片过多,如果不用眼镜头,使用普通的镜头由于视角太窄,拍摄时需要拍摄很多的照片,不利于后期的拼接,工作量加大。所以拍摄全景时建议用眼镜头来完成拍摄。那么为什么要用定焦的眼镜头呢?因为定焦眼镜头的节点是固定的,节点不会出现反复的变化,云台调节一次之后就不用反复去调节了。然后讲一下全景怎么拍摄,因为相机镜头不一样,拍摄方法也有所不
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基于除法模型和核密度估计算法的镜头径向失真校正方法引言在数字图像处理中径向失真是一个对图像损害比较严重的问题,广角照相机、眼照相机和短焦距的相机拍出来的图像都普遍存在着径向失真的现象。径向失真分为桶形失真和枕形失真桶形失真使得图像向中心压缩,并且越边缘失真得越厉害,而枕形失真则刚好相反。如果使用径向失真图像进行几何测量,就必须对图像进行几何校正。目前镜头失真校正的方法主要分为3类。第一类方法利用
眼摄像头畸变校正的方法:1. 棋盘矫正法2. 经纬度矫正法。 相机为什么会出现畸变?当前相机的畸变主要分为径向畸变和切向畸变两种。    径向畸变产生的原因:相机的光学镜头厚度不均匀,离镜头越远场景的光线就越弯曲从而产生径向畸变。    切向畸变产生的原因:镜头与图像传感器不完全平行造成的。       
# 使用 Python 实现眼镜头效果 眼镜头效果可以为您的图像增添独特的视觉风格。本文将引导您如何使用 Python 创建眼镜头效果的图像处理程序。我们将借助 OpenCV 库来实现这一目标。下面是整个开发流程的概览。 ## 开发流程 | 步骤 | 描述 | |------|----------------------------| | 1
原创 2024-08-15 08:47:35
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文章目录前言理论部分眼展开流程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功能
转载 2024-08-05 21:18:41
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最近懵逼了,我还连小孔成像的畸变矫正公式还没弄清楚,很有必要把张正友论文读一遍《Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations》,很多文章梦棱两可,建议大家还是首先读了论文了解情况。开局一张框图论文截图由上述论文可见, 畸变公式左侧 x^ 和 y^ 是畸变矫正前的像素坐标,右侧的 x ,y 是理想情况
  一、Apriltag定位和识别 - 知乎 (zhihu.com) 二、计算机视觉基础——相机标定 - 知乎 (zhihu.com)  眼镜头畸变校正请参考:三、sFisheye Calibration Basics - MATLAB & Simulink (mathworks.com)   V是只由单应矩
  OpenCV3.0 alpha在8月21日发布,其中增加了眼镜头模型,提供了标定、去畸变等一系列api,其实现方法参考了{Camera Calibration Toolbox for Matlab}。本文简单介绍了OpenCV 中实现的眼镜头模型,给出调用demo的关键代码、注释和去畸变的结果。眼镜头模型  眼镜头的内参模型可以表示为,与普通镜头的内参一样,但畸变参数不同,为,含义如下
转载 2023-07-03 14:38:11
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  作者丨黄浴2021年2月15日上传arXiv论文:“OmniDet: Surround View Cameras based Multi-task Visual Perception Network for Autonomous Driving”,作者来自Valeo公司和德国一所大学。 本文讨论的是一个环视眼镜头的多任务视觉感知系统,其完成的包括:深度估计、视觉里程计、语义和运动
# Python眼镜头去畸变 ## 引言 眼镜头是一种广角镜头,具有极大的视野范围,但同时也会引入严重的畸变问题。在计算机视觉和图像处理领域,我们经常需要对眼图像进行去畸变操作,以获得更真实、更准确的图像。 本文将介绍使用Python语言进行眼镜头去畸变的方法,并提供相应的代码示例。 ## 眼畸变模型 首先,我们需要了解眼畸变的原理。眼畸变主要包括径向畸变和切向畸变。径向畸
原创 2024-01-22 07:53:33
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最近研究眼投影模型,一篇比较全的博客是眼镜头的成像原理到畸变矫正(完整版)同类文章也有不少,但受opencv官方文档影响,在公式推导和解读上都有同样的纰漏,找到原始论文经过一番研究后,进行以下分析:一、眼的各种投影模型假设用d(distortion)来代表畸变后的变量,则上面几个模型都是rd与θ的关系,其中r代表无畸变情况下像素离图像中心的距离,rd代表畸变情况下像素离图像中心的距离(如下图
## Python实现眼镜头图片矫正 在日常生活中,我们常常使用眼镜头拍摄照片,眼镜头可以拍摄到更广阔的景色,但也会使图像产生畸变,影响观感。为了矫正这种畸变,可以使用Python对图片进行处理。 ### 眼镜头图像畸变 眼镜头图像通常会产生畸变,即图像中心会被拉伸,而图像边缘则会被压缩。这种畸变使得图像中心的物体显得更大,而边缘的物体显得更小。为了矫正这种畸变,我们可以使用透视变
原创 2024-05-29 04:51:48
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