我有大量用鱼眼镜头拍摄的照片。因为我想对照片进行一些图像处理(例如边缘检测)，所以我想消除严重影响结果的桶形失真。经过一些研究和大量阅读文章后，我发现了这个page:他们描述了一种算法(和一些公式)来解决这个问题。M=a*rcorr^3+b*rcorr^2+c*rcorr+drsrc=(a*rcorr^3+b*rcorr^2+c*rcorr+d)*rcorrrsrc=distanceofapixelfromthecenterofthesourceimagercorr=distanceofapixelfromthecenterinthecorrectedimagea,b,c=distor
若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/136616551各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…（点击传送门）OpenCV开发专栏（点击传送门）上一篇：《OpenCV开发笔记（七十六）：相机标定（一）：识别棋盘并绘制角点》下一篇：持续补充中…前言 通过相机图片可以识别出棋盘角点了，这时候我们需要通过角点去计
在OpenCV中实现双目测距通常涉及以下几个步骤：摄像头标定：使用OpenCV的cv::calibrateCamera()函数来获取相机的内参矩阵(intrinsicmatrix)、畸变系数(distortioncoefficients)、旋转矩阵和平移向量(rotationandtranslationvectors)。这些参数用于后续的双目图像的校正和深度图的计算。双目摄像头校准：如果使用两个相同的摄像头进行双目视觉，需要确保两个摄像头的内参相同，并且它们之间的相对位置和姿态已知。如果使用不同的摄像头，需要使用cv::stereoCalibrate()函数来获取两个摄像头间的外参矩阵(ext
若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/136293833各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…（点击传送门）OpenCV开发专栏（点击传送门）上一篇：《OpenCV开发笔记（七十四）：OpenCV3.4.1+ffmpeg3.4.8交叉编译移植到海思平台Hi35xx平台》下一篇：持续补充中…前言
一、相机成像畸变1、径向畸变在相机制造过程中，很难保证镜头的厚度完全均匀，由于制造工艺的原因，通常这种情况为中间厚、边缘薄，因而光线在远离透镜中心的地方，会发生更大程序的扭曲，这种现象在鱼眼相机（桶形畸变）中尤为明显。它们可以由k1、k2构成的下列数学公式描述：其中，各参数意义如下：通常只用k1、k2来矫正相机，k1对于畸变较小的图像中心区域有很大的作用和影响；对于畸变较大的图像边缘区域，主要是k2在起作用，k3一般用于广角相机，鱼眼相机。2、切向畸变在相机制造过程中，成像平面与透镜平面不平行，产生透视变换，如下图所示：切向畸变与距离图像中心的距离半径有关，公式如下：其中，p1、p2表示切向畸
文章目录3.1标定原理3.1.2相机内参外参(Intrinsics&Extrinsics)与相机标定参数3.2相机标定流程步骤1：采集棋盘格图像，批处理(调整尺寸、重命名）步骤2：提取棋盘格内角点坐标步骤3：进一步提取亚像素角点信息在棋盘标定图上绘制找到的内角点（非必须，仅为了显示）步骤4：相机标定--计算出相机内参数矩阵和畸变系数步骤5：畸变图像校准方法一：使用initUndistortRectifyMap和remap两个函数配合实现方法二：使用undistort函数实现
在项目开展过程中，发现大疆M30T的红外相机存在比较明显的畸变问题，因此需要对红外图像进行畸变矫正。在资料检索过程中，发现对红外无人机影像矫正的资料较少，对此，我从相机的成像原理角度出发，探索出一种效果尚可的解决思路，遂以本文记录如下。畸变矫正模型目前采用的主流相机畸变矫正模型基本都是Brown-Conrady模型，原论文：DecenteringDistortionofLenses其中，该模型将畸变类型划分成两类：径向畸变和切向畸变。径向畸变的原因是透镜表面的弧度引起的光线折射角不同，导致越靠镜头的边缘畸变越严重。根据凹凸性可分成桶型畸变和枕型畸变，示意图如下。根据畸变模型，可得畸变矫正公式如
文章目录一、正交视图与透视视图概念1、透视视图2、正交视图3、视点(观察点)概念二、正交视图作用三、摄像机广角设定(透视畸变)一、正交视图与透视视图概念1、透视视图透视视图(PerspectiveView):近大远小,符合正常人眼观察3D世界的规律;近大:物体距离观察点(视点)比较近时,显示效果比较大;远小:物体距离观察点(视点)比较远时,显示效果比较小;下图就是利用了透视视图原理,照像机离鸟很近,离人很远;在Unity编辑器中,Scene场景窗口默认就是透视视图模式;下图中,两个立方体的大小是一样大的,但是在Scene场景中,离观察点(视点)近的立方体显示的比较大,离观察点(视点)远的立方体
1.简介主要内容：1.对SLAM中常见的相机模型进行介绍，包括针孔相机模型和鱼眼相机模型2.对每种相机模型的畸变模型进行介绍3.对VSLAM中常见的几种去畸变方法进行介绍4.对常见的几种相机标定方法进行总结对于VSLAM来说关于相机投影模型和畸变模型暂时不需要了解过于深入，通常来说在VSLAM领域相机的投影模型主要分为针孔模型(Pinhole)和全向模型(Omni)两种，相机的畸变模型分为切向径向畸(RanTan)和等距畸变(Equidistant,EQUI)两种，也是ORBSLAM3中针对针孔相机和鱼眼相机使用的两种畸变模型。每种相机模型又可以和畸变模型互相搭配，并对不同的搭配方式进行了命名
文章目录1.十四讲中的去畸变公式2.OpenCV中的去畸变公式3.4个参数和8个参数之间的区别4.initUndistortRectifyMap()函数源码最近在使用OpenCV对鱼眼相机图像去畸变时发现一个问题，基于针孔模型去畸变时所使用的参数和之前十四讲以及视觉SLAM中的畸变系数有一点不一样。1.十四讲中的去畸变公式首先是十四讲或者视觉SLAM中的方法，针孔模型的畸变系数为[k1,k2,p1,p2],使用以下去畸变公式计算：2.OpenCV中的去畸变公式在OpenCV中可以通过initUndistortRectifyMap()函数获得原始图像和矫正图像之间的映射表，然后remap()函数
