鱼眼相机标定前段时间曾经做过一段时间的摄像头标定，这里对以前做的事情做一个总结。这里介绍一下鱼眼相机的标定吧，也是相机标定的第二部分，主要还是代码解析和一些细节说明，为了让自己更好的理解相机标定，标定目的是为了实现坐标转换，通过摄像头测定相机的内参和外参之后，需要基于公式得到精确的坐标转换矩阵。（涉及公司项目，这里就不贴图了）思路详解相机代码见 https://github.com/wisdom-
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2024-03-12 09:02:39
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Abstract在urban场景用GPS和鱼眼有multipath effect. 我们提出了一种SLAM-Based IM(Integrity Monitoring)算法来计算位置保护等级. 我们用GPS pseudoranges的连续数据, 像素光度, 车辆动态和satellite ephemeris (卫星星历表)来同时计算车辆位置和landmarks: GPS卫星和图像像素.我们估计了fa
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2023-09-14 08:52:02
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在相机成像的几何描述这篇文章中我们讨论了如何将一个点从世界坐标映射到像素坐标，不过那是比较理想的成像情况。现实世界中的相机在成像时还会受到透镜畸变的影响。需要说明的是，下面的畸变模型都是基于针孔模型(一般的相机)得到的结果。而如果遇到一些特殊的相机，比如说鱼眼相机，它的投影模型会与针孔模型有些不同，它是投影在球面而不是平面上的。这样下面的畸变模型就不管用了。因此对于不同的相机，我们要使用不同的投影
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2024-05-30 11:51:37
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在近一年的AVM算法开发工作中，鱼眼相机去畸变的玩法前前后后基本过了个遍。从最开始的调用Opencv API，到后来由于算法需要自己实现、正向的undis2fish、反向的fish2undis、鱼眼上检测、undis上标定，总之遇到很多坑，还好都解决了。正好最近有同学在AVM的帖子下面问这个东西的实现，今天在这里讨论一下。本帖从鱼眼相机模型开始讲起，包含Opencv API调参、基于畸变表的参数拟
原创
2024-08-07 15:12:00
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# 鱼眼相机去畸变的Python实现
## 引言
在数字图像处理中，鱼眼相机因其广角的特性，被广泛应用于虚拟现实、全景摄影及其他领域。然而，这种相机拍摄的图像通常会出现较为严重的畸变。因此，去畸变是鱼眼相机图像处理的重要步骤。本文将介绍鱼眼相机去畸变的基本原理，并提供一个使用Python实现的去畸变代码示例。
## 鱼眼相机的畸变原理
鱼眼相机采用特殊的镜头设计，能够捕捉更宽广的视角。这种
原创
2024-08-12 03:43:25
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视频监控中俯视的摄像头可以获得更好的视野，能进行较广较全场景的检测。全景鱼眼相机因为其更大的视场角（甚至超过180度），可以拍到更广阔的视野。将鱼眼相机以俯视的方式进行安装而拍摄的视频，理解的场景更广，但因为此时场景中的人和物在摄像头下方，相关数据集和研究还不多，是一个值得关注的方向。比如对封闭房间的人物活动进行监控，一个鱼眼摄像头可以覆盖整个房间而没有监控死角，是一种非常低成本又有效的部署方式。
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2024-01-07 19:26:05
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目录一、鱼眼矫正原理讲解1. 像素坐标转化为相机坐标2. 无畸变相机坐标 与 畸变后相机坐标 的 对应关系 参考资料： 链接：https://pan.baidu.com/s/19BK9HbRBYtFCjdR0qSIv2Q
提取码：eu2s根据前面两篇文章，我们已经知道鱼眼矫正最重要的函数是fisheye::initUndistortRectifyMap()，它能得到map1矩阵，其作用是：ma
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2023-12-10 02:12:21
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视觉SLAM作业（四） 相机模型与非线性优化一 图像去畸变现实生活中的图像总存在畸变。原则上来说，针孔透视相机应该将三维世界中的直线投影成直线，但是当我们使用广角和鱼眼镜头时，由于畸变的原因，直线在图像里看起来是扭曲的。本次作业，你将尝试如何对一张图像去畸变，得到畸变前的图像。图1 是本次习题的测试图像（code/test.png），来自EuRoC 数据集[1]。可以明显看到实际的柱子、箱子的直线
OCamCalib: Omnidirectional Camera Calibration Toolbox for Matlab 本文主要目的是为分享来自苏黎世大学Davide Scaramuzza的OCamCalib全视角相机模型标定矫正算法。作者主页 因为是被墙了，所以我分享出来以供参考。先上结果图：可以看出，效果是相当不错的，所以这也是我强烈分享给大家的原因之一。环境 1. MATL
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2024-02-05 19:35:19
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# Python 鱼眼相机去畸变算法科普
鱼眼相机以其超广角的拍摄能力在摄影界受到了广泛的关注，尤其是在旅行摄影和虚拟现实等领域。然而，鱼眼镜头的独特设计也带来了严重的图像畸变问题。这种畸变使得拍摄的图像边缘明显变形，容易影响图像的真实感和视觉效果。本文将探讨如何使用Python去除鱼眼相机图像中的畸变，并提供代码示例。
## 鱼眼相机的畸变模型
鱼眼图像的畸变通常可以通过以下模型进行描述：
原创
2024-10-22 03:45:04
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一、简介本文提供了鱼眼及普通相机的标定python版源码，调用opencv的接口，原理为张正友标定法。这里不过多赘述，话不多说无套路直接上源码，亲测有效，搬走即用。注：需准备一个标定版，在此网站下载打印出来即可；例如12x8的棋盘格内角点为11x7.张氏标定法使用二维方格组成的标定板进行标定，采集标定板不同位姿图片，提取图片中角点像素坐标，通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值，利用非线性最小二乘
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录理论知识1.鱼眼镜头的投影模型1.1 几种投影模型的特点1.1.1 针孔投影模型1.1.2 体视投影模型1.1.3 等距投影模型1.1.4 等积投影模型1.1.5 正交投影模型1.2 几种投影模型的区别2.鱼眼相机成像过程3.鱼眼图像的畸变矫正程序总结 理论知识1.鱼眼镜头的投影模型 鱼眼镜头一般是由十几个不同的透镜组合而
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2024-01-10 18:51:40
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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（鱼眼镜头畸变特别大）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，
使用opencv对图像进行去畸变:1，先拍一组带有格子的图片，如下图使用一下代码对图像进行标定和畸变参数计算:#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui
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2024-08-10 20:21:10
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在计算机视觉中，鱼眼相机以其广角成像被广泛使用。然而，鱼眼镜头带来的畸变会影响图像的真实性，特别是在精确测量或图像分析的应用场景中。通过使用Python和OpenCV库，我们可以有效地去除这些畸变。以下是对“python opencv鱼眼相机去畸变函数”的详细记录，期望能帮助到需要解决此类问题的开发者。
### 背景定位
鱼眼镜头的畸变在许多业务流程中可能导致关键数据的损失或不准确。例如，在自
鱼眼相机模型 （fisheye camera model）模型介绍等距投影等立体角投影正交投影体视投影线性投影Kannala-Brandt 模型去畸变过程投影过程反投影过程雅可比计算 之前总结了一下针孔相机的模型，然后得到了比较积极的回复（其实是我到处求人关注的，虽然截至到目前才三个人），所以就再接再励，乘胜追击（也没得办法，夸下的海口，跪着也要做完），继续总结其他相机模型。 模型介绍鱼眼相机
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2023-09-17 13:45:19
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上一部分（车载环视拼接系统的设计与实现(二)）讨论的摄像机模型是理想的线性模型，但是在现实中并不存在这样完全没有畸变的透镜，这主要是制造上的原因，因为制作一个球形透镜比制作一个数学上理想的透镜更容易，另外从机械制作方面考虑也很难把成像仪和透镜保持平行的状态，现实应用中一般只考虑两种透镜畸变，分别是切向畸变和径向畸变，切向畸变产生的原因主要是摄像
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2024-01-08 17:04:42
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# 鱼眼镜头的去畸变技术与Python实践
## 引言
鱼眼镜头因其广角的视野和独特的视觉效果受到摄影师和视频制作人的喜爱。然而，它们的成像畸变问题始终是一个挑战。鱼眼镜头通常会导致图像的边缘部分出现明显的弯曲和变形。因此，去畸变技术成为了图像处理中的一个重要研究领域。本文将介绍如何使用Python对于鱼眼图像进行去畸变处理，并通过示例代码进行详细说明。
## 鱼眼镜头的变形原理
鱼眼镜头
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。
鱼眼相机模型与标定与重映射 computer-vision 2019年 10月21日背景在现有的视觉SLAM框架中，大部分是用针孔相机的图像来进行特征提取与匹配的。在一些特殊场景下有可能会需要用到鱼眼相机，因此一种操作是将鱼眼相机进行标定，转化成针孔相机的图像，然后再用SLAM框架去跑。这就涉及到了鱼眼相机的标定与像素的重映射。鱼眼相机模型由于鱼眼相机的径向畸变很
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2024-02-06 13:44:25
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