1.Fisheye distortion  鱼眼镜头 解释来自百度百科:鱼眼镜头是一种焦距为16mm或更短的并且视角接近或等于180°. 它是一种极端的广角镜头,“鱼眼镜头”是它的俗称.为使镜头达到最大的摄影视角,这种摄影镜头的前镜片直径很短且呈抛物状向镜头前部凸出,与鱼的眼睛颇为相似,“鱼眼镜头”因此而得名. 关键代码如下: float2 fisheye(float2 uv) { float2  n_uv = (uv - 0.5) * 2.0; float2 r_uv; r_uv.x = (1…

文章英文原网址: http://www.gamasutra.com/blogs/BrianKehrer/20160125/264161/VR_Distortion_Correction_using_Vertex_Displacement.php 利用顶点位移的VR畸变校正 2016年1月29日 Brian Kehren著 在VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求.我们通过把顶点转化为“镜头空间”,删除了需要全屏渲染的纹理,这样就可以大规模提高手机性能. 下面的技术使用谷歌的Card…

VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求.我们通过把顶点转化为“镜头空间”,删除了需要全屏渲染的纹理,这样就可以大规模提高手机性能. 下面的技术使用谷歌的Cardboard Unity SDK进行开发,应用于Cardboard Design Lab(CDL),然而,利用透镜畸变效果,给与适当的失真系数去构成顶点着色器,并且SDK允许禁止渲染纹理,这样同样的方法可以适用于任何VR系统. Google公司的Cardboard Design Lab,在Google Play这个场景中可能使…

上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope…

原文地址 https://blog.csdn.net/lircsszz/article/details/80249017 最近在研究图像校正,现将镜头失真中常见的径向畸变(radial distortion)和切向畸变(tangential distortion)使用Matlab模拟出来. 镜头畸变的数学模型如下: 将此模型进一步简化为两部分 由于opencv中畸变系数只与k1,k2,k3,p1,p2有关,所以在此我也只考虑这五个系数对畸变的影响. 使用矢量场绘制径向畸变: function r…

如今,虚拟现实 (VR) 技术正日益受到欢迎,这主要得益于遵循摩尔定律的技术进步让这一全新体验在技术上成为可能.尽管虚拟现实能给用户带来身临其境般的超凡体验,但相比传统应用,其具有双目渲染.低延迟.高分辨率以及高帧率等严苛要求,因此极大地增加了 CPU 和 GPU 的计算工作负载.鉴于此,性能问题对于虚拟现实应用尤为重要,因为虚拟现实体验如果没有经过优化,会出现低帧率或高延迟的问题,让用户使用时出现眩晕的情况.在本文中,我们将介绍一种适用于所有底层引擎或虚拟现实运行时(VRruntime)的通用…

一.照片采集的实用概念 根据照片进行三维重建的过程中,有人没怎么遇到坑,有人被坑的不轻.可能是模型的纹理失真,模型的法线错了,模型会生成我们各种也想不到的结果,那么,是什么导致三维重建效果这么差的?是建模操作中哪一步设置错了?还是航拍之前的航带准备不充分还是天气光照的影响?今天我将和大家一起好好说说建模前期都有哪些拍照要求和技巧. 首先,在这之前,我先说明几个专业词汇概念,有助于后面文章的理解. [内方位元素]:指的是相机的内部参数,包括相机传感器的尺寸.镜头焦距.像平面主点的位置坐标.镜头畸变…

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码…

Atitit (Sketch Filter)素描滤镜的实现  图像处理  attilax总结 1.1. 素描滤镜的实现方法比较简单,这里我们直接写出算法过程如下:1 1.2. 颜色减淡COLOR_DODGE的公式如下1 1.3. 貌似javafx的类库可以实现颜色减淡叠加,我是自己实现的2 1.4. Java Image Filters是一款基于Java的图像处理类库,特别是在图像滤镜特效方面,2 1.4.1. 色彩调整2 1.4.2. 变形和扭曲5 1.5. 参考资料9 Sch lg java…

NI Vision 控件模板 Vision控件模板位于LabVIEW控件模板的最顶层,由一下元素组成: IMAQ Image.ctl—该控件是一个类型定义,用于声明图象类型的数据.在VI的前面板中使用该控件代表图象类型数据.例如,使用该控件作为一个子程序的输入或输出,使调用成成可以将一幅图像传送给子程序. 图像显示(Image Display)—该控件用于在LabVIEW 中直接显示图像.也可以利用该控件创建关注区域 (ROIs). 图像显示控件提供标准和3D版两种外观. IMAQ 视觉控件(I…

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W…

简单的来说,就是将 一类的图片最后拼接成为这样的结果 这个图片有点大呀. 基本步骤: 1.halcon进行仿射变化进行镜头畸变.这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子: 2.基于模版匹配找出偏移值,然后进行拼接.这个可以参考halcon中一个拼接的例子: 3.对交接处进行融合,这个是本文的关键. 首先,这个融合halcon中是没有方法的,所以要自己实现.首先要看论文<基于Halcon的图像拼接算法研究_谭杰>.然后文中有两种方法,因为本例没有产生旋转,所以采用第一种就可以.融合部分代码…

目录 Overview : Installation and Getting Started :安装并开始 User Guide :用户指南 What is Cinemachine? : 什么是Cinemachine? Cinemachine is a suite of 'smart' procedural modules which allow you to define the shot and they'll dynamically follow your direction. Setup…

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(…

Hi3518 网络监控SOC芯片 视频编解码   处理器内核 ●   ARM926@ 440MHz,16KB I-Cache ,16KB D-Cache 视频编码 ●   H.264 Main Profile Level4.0 ●   H.264 Baseline   ●   MJPEG/JPEG Baseline编码 视频编码处理性能 ●   H.264编码可支持最大分辨率为2M Pixel ●   H.264&JPEG 多码流实时编码能力:720P@30fps+VGA@30fps+QVGA@…

转载自牛猫靖  http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open…

视频输入(VI)模块实现的功能:通过 MIPI Rx(含 MIPI 接口.LVDS 接口和 HISPI 接口),SLVS-EC,BT.1120,BT.656,BT.601,DC 等接口接收视频数据.VI 将接收到的数据存入到指定的内存区域,在此过程中,VI 可以对接收到的原始视频图像数据进行处理,实现视频数据的采集. 重要概念 视频输入设备 视频输入设备支持若干种时序输入,负责对时序进行解析. 视频输入 PIPE 视频输入 PIPE 绑定在设备后端,负责设备解析后的数据再处理. 视频物理通道 物…

atitit.验证码识别step3----去除边框---- 图像处理类库 attilax总结java版本 1. 去除边框思路原理 1 2. Thumbnailator 是一个用来生成图像缩略图.裁切.旋转.添加水印等操作 2 3. OpenCL的Java库 JavaCL 2 4. Java Image Filters是一款基于Java的图像处理类库,特别是在图像滤镜特效方面, 2 4.1.1. 色彩调整 2 4.1.2. 变形和扭曲 5 5. JJIL 是一个Java 的图像处理类库,有超过60…

前言:计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建和识别物体,而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数.在大多数条件下,这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个过程称为摄像机标定.标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数.摄像机相对于世界坐标系的方位. 内容: 1.假设摄像机所拍摄到的图像与三维空间中的物体之间存在以下一种简单的线性关系:[像]=M[物],这里,矩阵…

简单介绍 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程.也就是求终于的投影矩阵 P 的过程,以下相关的部分主要參考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system). 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来…

4 基于3D标定物的标定方法 使用基于3D标定物进行相机标定,是一种传统且常见的相机标定法.3D标定物在不同应用场景下不尽相同,摄影测量学中,使用的3D标定物种类最为繁杂,如图-1的室内控制场,由多条悬垂的杆组成,杆与墙壁不同位置上贴着标志点,并通过精密测量的方法,获得标志点的三维坐标,精度较高,但成本极其昂贵,而且需要定期维护,一般个人或实验室请慎入!计算机视觉中,经典的两种3D标定物,如图-2所示,图-2(a)是INRIA(1993)所使用的,由两个正交的平面组成,棋盘方形格图案被绘制在每个…

简介 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程,也就是求最终的投影矩阵 P 的过程,下面相关的部分主要参考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system): 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来说,…

相机标定(Camera calibration)原理.步骤 author@jason_ql(lql0716)  http://blog.csdn.net/lql0716 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数.在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定).无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环…

IPC网络高清摄像机基础知识1(IPC芯片市场分析以及“搅局者”华为海思 “来自2013年”) 2016-06-02 14:23:49 Times_poem 阅读数 9734更多 分类专栏: IPC网络摄像头基础知识   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Times_poem/article/details/51566877 需求说明:了解IPC(IP Camera)网络摄像…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些…

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全…

目录 15.1 本篇概述 15.1.1 本篇内容 15.1.2 XR概念 15.1.2.1 VR 15.1.2.2 AR 15.1.2.3 MR 15.1.2.4 XR 15.1.3 XR综述 15.1.4 XR生态 15.1.5 XR应用 15.2 XR技术 15.2.1 XR技术综述 15.2.1.1 软件架构 15.2.1.2 Quest 2开发 15.2.1.3 OpenXR 15.2.2 光学和成像 15.2.3 延迟和滞后 15.2.3.1 Prediction 15.2.3.2 T…