一、相机畸变 定义：相机镜头的畸变实际上是光学透镜固有的透视失真的总称。 相机畸变的分类：径向畸变 1、枕形畸变：又称鞍形形变，视野中边缘区域的放大率远大于光轴中心区域的放大率，常用在远摄镜头中； 2、桶形畸变，与枕形畸变相反，视野中光轴中心区域的放大率远大于边缘区域的放大率，常出现在广角镜头和鱼眼镜头中； 3、线性畸变：光轴与相机所拍摄的诸如建筑物类的物体的垂平面不正交，则原本应该平行的远端一侧
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2023-12-10 09:31:09
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Distortion Correction因为最近在搞畸变相关的东西,找了一些畸变的资料来研究,这个章节翻译自Oculus_SDK_OverView的5.6.2节,翻译中有一些个人添加的辅助信息,以括号标识,”注:”开头,以粗体表示,例如(注:以下为个人翻译,水平有限,欢迎指正).在rift内部的光学透镜可以放大图像,来增大视场角.因此也产生一个径向的”枕型”畸变,如下图左图所示的那样扭曲的图像:
选中一个位图图像。我们可以看到这张位图的海平面是呈斜线形状的。单击位图，执行“位图”→“矫正图像”命令。矫正图像对话框更正镜头畸变对于包含相机镜头失真或镜头畸变的相片，您可以修正两种类型的镜头畸变(桶形畸变和枕形畸变)，这两种畸变使相片中的直线变弯。桶形畸变使相片看上去像是从中心往外推出。枕形畸变则使相片看上去像是从中心往里推入，向左移动滑块以更正桶形畸变，向右移动滑块以更正枕形畸变。旋转和预览使
# 桶型畸变矫正在Python中的实现指南
桶型畸变是图像处理中的一种常见现象，通常发生在使用广角镜头时。它使得直线看起来弯曲，尤其是在图像的边缘部分。本文将引导您如何使用Python实现桶型畸变的矫正，包括所需的步骤、代码以及具体的实现方法。
## 整体流程
在进行桶型畸变矫正之前，我们需要理清整个流程。以下是每个步骤的概述:
| 步骤 | 描述
# 如何在 Python 中使用 OpenCV 实现桶型畸变
桶型畸变是一种常见的相机畸变，通常出现在广角镜头中。这种畸变会导致图像的边缘向外扩展，从而形成桶形效果。本篇文章将带你了解如何使用 Python 和 OpenCV 实现桶型畸变的算法。我们将通过几个步骤来实现这个过程，而后每一步的代码和解释也将详细展示。
## 流程步骤
下面的表格总结了实现桶型畸变的主要步骤：
| 步骤 |
# 用 Python 和 OpenCV 来模拟桶型畸变
在现代图像处理和计算机视觉领域，摄像头在拍摄时可能产生的畸变常常是我们必须考虑的因素之一。桶型畸变是一种常见的畸变类型，表现为图像的中心部分膨胀，而四周则收缩。这种现象普遍存在于广角镜头中。本文将教你如何利用 Python 和 OpenCV 来模拟这种桶型畸变，并帮助你理解整个实现过程。
## 整体流程
以下是实现桶型畸变的整体流程，很
当图像中原本应该是直线的地方看起来发生了不自然的变形或扭曲时，我们称为图像畸变。有三种类型的镜头畸变：桶形畸变（后文使用英文barrel），枕形畸变（后文使用pincushion）和胡子畸变（后文使用英文wave或mustache，这种畸变里包含了桶形畸变和枕形畸变）。有一个重要的点需要注意，根据透镜的
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2024-01-31 14:43:30
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# 模拟畸变与Python仿真
在图像处理和计算机视觉领域，畸变是指图像中因镜头或其他因素引起的变形现象。这种现象常常影响图像的准确性和视觉效果，因此模拟和修正畸变是非常重要的任务。本文将介绍如何使用Python进行畸变仿真，并提供相应的代码示例。
## 畸变的类型
在图像中，主要有以下几种畸变：
1. **径向畸变**：由镜头造成，通常分为桶形畸变和枕形畸变。
2. **切向畸变**：由
基础在上一节摄像机校准里，你找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。我们的问题是，我们想画3D坐标系(x, y, z坐标轴）在
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2023-11-04 23:36:49
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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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标签（空格分隔）： Opencv相机标定是图像处理的基础，虽然相机使用的是小孔成像模型，但是由于小孔的透光非常有限，所以需要使用透镜聚焦足够多的光线。在使用的过程中，需要知道相机的焦距、成像中心以及倾斜因子（matlab的模型有考虑，实际中这个因子很小，也可以不考虑）。为了增加光照使用了透镜，而使用透镜的代价是会产生畸变，现在市面上买到的相机，都存在着或多或少的畸变。畸变的种类比较多，这里介绍常见
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2023-11-20 16:43:19
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
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2023-12-20 06:07:53
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法一： 使用 getOptimalNewCameraMatrix + initUndistortRectifyMap + remap 矫正图像函数解析：1、cv::getOptimalNewCameraMatrix()“Return the new camera matrix based on the free scaling parameter”，即根据根据比例因子返回相应的新的相机内参矩阵。M
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2023-09-05 10:28:12
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文章目录前言一、立体校正是什么？二、校准步骤1.照片准备2.立体匹配总结 前言 对照片进行光学畸变矫正后，因为是在研究双目视觉，所以就要进行立体矫正了。一、立体校正是什么？ 标定后得到了左右相机的内参数:焦距、主点坐标以及径向畸变和切向畸变，通过相机的内参数和畸变系数可校正左右拍摄图像的畸变，得到对应环境场景正确的图像。同时实验还得到了相机外参，外参用于立体校正，使左右图像处于同一平面内，且
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2023-10-05 14:42:54
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getStructuringElement函数—获取结构化元素 形态学处理形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等形态学操作是根据图像形状进行的简单操作 一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数： 一个是原始图像， 一个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的OpenCV 函数 cv2.getStructuringElement()用户：element = cv2.ge
相机畸变主要是由于透镜成像原理导致的,其畸变的原理可以参考相机模型,它的畸变按照原理可以分解为切向畸变和径向畸变。 畸变校正opencv提供了可以直接使用的矫正算法，即通过calibrate Camera()得到的畸变系数，生成矫正后的图像。我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通过initUndistortRectifyMap()和remap()的组合来处理。1、in
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2024-01-03 11:00:49
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本文主要介绍图像畸变产生的原因，广角镜头的一般畸变模型和去畸变的方法。1.图像畸变图像畸变是由于透镜制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，导致原始图像失真。镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类。1.1 径向畸变与畸变模型径向畸变是由于镜头自身凸透镜的固有特性造成的，产生原因是光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲。畸变沿着透镜半径方向分布，主要包括桶形畸变和枕形畸变两种，如下图所示：&n
倾斜摄影 镜头畸变校准 Monitor profiling and calibration are serious business, often involving equipment costing hundreds of dollars. Thankfully, there are free tools for calibration both on the inter
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2024-07-06 11:40:53
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1、相机针孔模型 图中，X坐标系是针孔所在坐标系，Y坐标系为成像平面坐标系，P为空间一点，小孔成像使得P点在图像平面上呈现了一个倒立的像。 齐次形式： 在此，我们先暂时舍弃比例因子f/x3，只建立[y1 y2 1]与[x1 x2 x3]的关系，可以得到表达式 由于舍弃了一个比例因子，等式不再成立，因此使用~来表示二者之间的相似关系。 因为 所以2、相机矩阵（camera matrix ）如果我们用
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2024-08-13 16:04:36
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一、立体校正的原因**原因一：**当畸变系数和内外参数矩阵标定完成后，就应该进行畸变矫正，以达到消除畸变的目的。**原因二：**在立体成像原理中提到，要通过两幅图像估计物点的深度信息，就必须在两幅图像中准确的匹配到同一物点，这样才能根据该物点在两幅图像中的位置关系，计算物体深度。为了降低匹配的计算量，两个摄像头的成像平面应处于同一平面。但是，单单依靠严格的摆放摄像头来达到这个目的显然有些困难。立体
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2024-01-26 09:16:42
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