# 图像展开技术及其Python实现 ## 引言 眼镜头是一种广角镜头,能够捕捉到超宽视野(通常在180度以上)的图像。然而,它所拍摄的图像通常会有较强的畸变,尤其是在图像的边缘部分。这对于后期处理和分析造成了一定困难。因此,我们需要对图像进行展开处理,将其转化为更易于观察和分析的形式。Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的图像处理库,可以帮助我们实现图像展开。 #
原创 8月前
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目录1.1眼镜头 1.2成像投影模型 1.3图像的矫正方法             全景成像是利用超广角镜头来实现全 成像的 种成像技术,这里的超广角镜头 通常指的就是眼镜头。 1.1眼镜头      &nbs
一,什么是SLAM      是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建;     SLAM是指某种移动设备(如机器人、无人机、手机、汽车、智能 穿戴设备等) 从一个未知环境里的未知地点出 发, 在运动过程中通过传感器(如相
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,大意是分别从图象的上下左右进行
网友说现在用得多的是双经度法来校正图像,理论部分来自题目说的这个期刊论文。主要分5步:1,和期刊论文《一种图象到透视投影图象的变换模型》中一样求光学中心和真实半径。。。循环三次求平均值得到图像的中心和半径2,目标图像坐标转为双经度坐标3,双经度坐标转为球面坐标4,球面坐标转图像坐标5,双线性插值其中第4步,有两种投影方式:正交投影和等距投影第1步:%《一种图象到透视投影图象的变
最近需要了解相机和图像矫正的一些步骤,首先理清下概念和思路: 图像类别:圆形,全帧图,鼓形图; 相机构造, 相机本身的 畸变:径向,偏心,切向; 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; 图片的 矫正过程:(以常见的等距投影模型为例,一般厂家
在本篇博文中,我们将探讨如何使用 Python 搭建展开系统。展开是一种用于视觉化图像的技术,通过此方法可以有效地展现图形中的细节,适用于多个应用场景,如视频监控和全景图像处理。接下来,我们会详细介绍环境准备、系统搭建的分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及可能的扩展应用。 ### 环境准备 在开始之前,我们需要准备好搭建展开系统的环境。这里我们列出了前置依赖和版本兼容性矩阵。
原创 6月前
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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。先看看效果图 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
目录一.目的1.想知道:一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现1.将其转载,避免作者删除,就没有了二.参考1.一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现三.注意四.操作:备份原文前言一 理论部分二 实践部分三 跋参考文献:一.目的1.想知道:一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现1.将其转载,避免作者删除,就没有了二.参考1.一分钟详解眼镜头标定基本原理及实现https://
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采用映射技术实现眼镜头校正眼镜头是一种视角达到了180° 甚至更高的广角镜头,超过了人类的肉眼所能看到的范围,且一般以固定姿态方式工作不需要旋转和扫描,因此眼镜头能在视频监控、机器视觉、机场消防安全等公共安全风险防控等领域发挥巨大作用。 1.眼镜头基础理论 眼镜头是一种特殊的广角镜头,视角范围大,焦距短。由于眼镜头前端第一个透镜向外凸出,跟的眼睛很像,所以被命名为眼镜头,如图1.1
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图像即便校正这个专题已经写到了第5版了,本次博客需要探讨的是关于在图像畸变校正中的畸变半径的确定问题。同时结束图像畸变校正的专题,在此做一个总结。并给出具体的解决方案。 图像畸变半径的获取。 在之前的博客中已经探讨了关于如何进行图像畸变矫正的方案,主要是说明了球面透视投影算法,以及基于等距模型的球面透视投影的方法,实际上这种空间坐标映射的变换方法难度很大。在处理这类问题的时
图像校正技术是计算机视觉领域的一个重要课题,尤其是在摄影和图像处理领域。眼镜头由于其特有的广角拍摄效果,往往会导致图像边缘的明显畸变。这篇文章将探讨如何使用 Python 进行图像校正,详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警以及扩展阅读。 ### 备份策略 在进行图像校正之前,首先要确保原始图像的安全。全面的备份策略能帮助我们在图像处理出现问题时进行恢复。以下
原创 6月前
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1. 引言眼镜头因其焦距短,视场大,拍摄图像信息量大等优点,在安防监控、360度汽车成像仪等领域中得到广泛应用。但眼镜头在获得大视场的同时,会产生严重的图像畸变问题 [1] [2] 。通过眼镜头成像得到的畸变图像,从图像中心向四周边界的变形越来越严重,是一种视觉上无法接受且后续无法直接应用的非线性畸变图像。为满足眼镜头图像视觉效果及后续处理的需求,国内外大量学者针对图像畸变的校正方法进
一、相机概述       眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围很大的镜头,它视角范围通常大于等于180度。相机虽然能获得较大的视角范围,但是其拍摄的图像存在较大的畸变,为了后续任务的需要,往往需要对原始图像进行预处理,即进行图像的畸变矫正,获得没有畸变的图像。       如下图所示,相机在获得大视角范围的同
ORB-SLAM3 是第一个同时具备1)纯视觉(visual)数据处理、2)视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、3)构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、相机模型的 SLAM 系统。在"我爱计算机视觉"公众号后台回复“SLAM3”,即可收到此对应论文+代码下载。ORB-SLAM3: An A
目录前言1、 感性认识眼镜头的成像原理2、 相机模型公式化表达3、 非常感谢您的阅读! 前言本节聊一聊眼镜头,相比于针孔相机,相机的视场角更大,能拍到更加广阔的场景。1、 感性认识眼镜头的成像原理 前面我们讨论了最基础的成像模型-针孔相机模型,针孔相机的小孔就可以看做是最早的镜头了,小时候我们都做过实验(小孔成像),成像质量真的不敢恭维。成像不清晰的原因就是通过针孔进入相机的光线少
1.单相机标定的目的:矫正畸变,进行一维和二维的测量。主要消除的是径向畸变(眼镜头畸变特别大)2.相机畸变是一种像素差3.标定就是求解相机的内参和外参4.标定板:有圆形和棋盘格的标定板,主要是金属,陶瓷,玻璃的,精度不一样。5.标定板本身的物理尺寸,厚度,圆和圆之间的差距是提前已知的。 视野占整个视野的1/3或1/4即可,拍9-16即可。6.手上标定板7*7阵列,相邻的两个圆之间的距离是4mm,
前言在智能驾驶场景中,深度估计已被认为是最重要的感知任务之一。尽管环视近场条件下可利用超声波雷达来获取近距离深度信息,但却很难得到更有价值的语义信息。虽然基于图像的深度估计方法已在学术界被广泛研究,但一来因为标注难度和成本,通用的单目深度估计方法难以量产;同时环视近场感知采用了眼镜头,其大径向畸变给深度估计带来比较大的挑战。幸运地是,车载相机可以记录工况视频,利用视频帧间几何约束,可以实现自
图像校正算法 2017.11.6 前面讲了关于图像等距投影模型的原理。下面先来看看几个算法的仿真效果。 本周主要在上周的基础上完成鱼图像校正算法的仿真,上周提出的是基于等距模型的球面投影校正算法。为了完成仿真的任务,先实现了球面透视投影的校正算法,因为等距模型的投影算法本质上实际就是将球面投影的坐标计算换成了可以根据等距模型替代的公式。 为了直观的说明算法的优劣下面分别给出经纬度
 问题:什么是图?它用在什么场合?反映了波形的什么信息?NI相应的解决方案是怎样的?解答:图(Eye Diagram)可以显示出数字信号的传输质量,经常用于需要对电子设备、芯片中串行数字信号或者高速数字信号进行测试及验证的场合,归根结底是对数字信号质量的一种快速而又非常直观的观测手段。消费电子中,芯片内部、芯片与芯片之间经常用到高速的信号传输,如果对应的信号质量不佳,将导致设备的不稳
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