opencv对鱼眼图像畸变矫正
import numpy as np ''' #T_cam_imu
body_T_cam0: !!opencv-matrix
rows: 4
cols: 4
dt: d
data: [0.003489987080434578, -0.9999876012230461, 0.003552096614378108, 0.012750626916321976,
-0.999991882276288, -0.0034971112689532436, -0.002001398086459798, -0.023424853764869122,
0.0020137953486698786, -0.003545082925974641, -0.9999916884731308, -0.017826923591925007,
0, 0, 0, 1]
#T_cam_imu
body_T_cam1: !!opencv-matrix
rows: 4
cols: 4
dt: d
data: [0.00446047102202006, -0.9999665817340186, -0.006851249042621769, -0.10819639255862219,
-0.9999868688575744, -0.0044430650273882405, -0.002553680791861416, -0.024732250583609703,
0.002523154907262282, 0.0068625496970663846, -0.9999732691932166, -0.017439737925768566,
0, 0, 0, 1] '''
T1=[]
T1.append([0.003489987080434578, -0.9999876012230461, 0.003552096614378108, 0.012750626916321976])
T1.append([-0.999991882276288, -0.0034971112689532436, -0.002001398086459798, -0.023424853764869122])
T1.append([0.0020137953486698786, -0.003545082925974641, -0.9999916884731308, -0.017826923591925007])
T1.append([0, 0, 0, 1]) T2=[]
T2.append([0.00446047102202006, -0.9999665817340186, -0.006851249042621769, -0.10819639255862219])
T2.append([-0.9999868688575744, -0.0044430650273882405, -0.002553680791861416, -0.024732250583609703])
T2.append([0.002523154907262282, 0.0068625496970663846, -0.9999732691932166, -0.017439737925768566])
T2.append([0, 0, 0, 1]) # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆
T1_N = np.matrix(T1)
T2_N = np.matrix(T2) print(T1_N.I) print(T2_N.I)
//=========================对原始图像畸变矫正==========================
double fx= 355.0974745605948;
double fy= 355.47832693317105;
double cx= 357.7074039567714;
double cy= 351.0244037313849; double k1= -0.023790306606729556;
double k2= -0.0007571494794293715;
double p1= 0.00016452517056601848;
double p2= -0.0005743824914513448; cv::Mat cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1);
cv::Mat distCoeffs = (cv::Mat_<float>(4, 1) << k1, k2, p1, p2); cv::Mat dst_Left;
// 普通图像畸变矫正
//undistort(imLeft, dst_Left, cameraMatrix, distCoeffs); cv::Size corrected_size(imLeft.cols,imLeft.rows);
cv::Mat mapx, mapy;
// 鱼眼图像畸变矫正
cv::fisheye::initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, cv::Matx33d::eye(), cameraMatrix, corrected_size, CV_16SC2, mapx, mapy); remap(imLeft, dst_Left, mapx, mapy, cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_TRANSPARENT); // cv::imshow("leftImage", imLeft);
// cv::imshow("dst_Left", dst_Left);
// cv::waitKey(2); imLeft=dst_Left;
//=========================对原始图像畸变矫正==========================
opencv对鱼眼图像畸变矫正的更多相关文章
- 畸变矫正、透视变换加速(OpenCV C++)
前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到 ...
- OpenCV 经纬法将鱼眼图像展开
文章目录 前言 理论部分 鱼眼展开流程 鱼眼标准坐标计算 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 鱼眼镜头相比传统的镜头,视角更广,采集 ...
- kinect 2 for xbox畸变矫正
kinect 2 for xbox畸变矫正 畸变校正的详细方法在iai_kinect2/kinect2_calibration的readme文件中. 由于通过kinect2获得的图像数据有不同的模式( ...
- opencv提取截获图像(总结摘来)
opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转 ...
- 使用GDI+显示OpenCV中的图像IplImage
OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplIm ...
- [OpenCV实战]46 在OpenCV下应用图像强度变换实现图像对比度均衡
本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡.通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息,使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式,以提高图像的视觉价值和使用价值.本文主要通过OpenCV ...
- 【OpenCV】摄像机标定+畸变校正
摄像机标定 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过OpenCV进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.open ...
- OpenCV MAT基本图像容器
参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Mat ...
- OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold()。
函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, doub ...
- opencv中的图像复制、保存和显示
接下来几天会写一个opencv的基础系列,与各位相互学习! &1 图像操作 声明图像指针:IplImage* 读入图像: cvLoadImage 创建图像:cvCreateImage 复制图像 ...
随机推荐
- T14 风扇狂转修整TPFanControl.ini 屏蔽pwr
//注意标红部份屏蔽pwr //NEW: Set UseTWR=1 to see more sensors, will work only on newer T4xx// ATTENTION: if ...
- 虚拟机中debian11修改控制台(console)分辨率|linux控制台分辨率|linux console resolution
实体机一般安装好驱动分辨率就没啥问题,而且个人pc也没有只用控制台的需求.但是虚拟机中不安装桌面的时候,默认的控制台分辨率常不能满足需求. 这个需求貌似也比较少,而且几乎搜到的文章大部分都是旧的,不能 ...
- django admin 字段设置
来源:http://xieboke.net/article/100/ django admin 后台里有些输入框长度.宽度.提示语等,可能不满足我们的需求,这个时候,我们就需要对 admin 的样式进 ...
- Java高级助教工作总结
一.助教工作的具体职责和任务 1.帮助老师在云班课上发布作业 2.解答同学们的问题 3.批改同学们的作业,并了解同学们的学习情况 4.在qq群中发布通知,收集同学们的一些意见 二.助教工作的每周时长和 ...
- 在Mac的哪里可以找到bashrc文件
- python处理word、ppt、excel
介绍采用python_docx模块处理word文档的基本技巧,特别是图片如何提取和写入. python_docx模块只能处理docx,不支持doc,如需使用,要进行转换.代码入下: from win3 ...
- iptables(一)基础概念、filter表常用语法规则
iptables简介 netfilter/iptables(简称为iptables)组成Linux平台下的包过滤防火墙,与大多数的Linux软件一样,这个包过滤防火墙是免费的,它可以代替昂贵的商业防火 ...
- padding&margin
margin是盒子的外边距,即盒子与盒子之间的距离,而padding是内边距,是盒子的边与盒子内部元素的距离. 鞋盒里面的鞋到 盒子的距离设置为 padding ,而 鞋盒到鞋架的距离设置为margi ...
- unity 资源打包,MD5值计算注意点
仅作记录: unity3d在修改资源时,有些类型的资源修改的是源文件,比如:fbx,mp3,.jpg,.png等.这些资源是外部资源导入unity3d中,untiy3d导入编译时,生成相应的meta文 ...
- 像MIUI一样做Zabbix二次开发(4)——乐维监控定制Zabbix的方法
做监控源于我们早期做运维服务的必然需求,我们的愿望是基于Zabbix这个强大开源平台,结合实际一线运维工作的需要+ITIL等运维理论,做成类似MIUI一样的开发.易用.实用.人性和美观的全新的监控平台 ...