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

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包过普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

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

一.前言及思路简析 目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想

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

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博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 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.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

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( 如sd(512x424),qhd(960x540),hd(1920x1080) ),其中根据上述readme文件中提到的方法获得的相机内参对应于hd模式的图像. 所以如果想要获得点云的话(一般为qhd模式下的图像数据,hd模式下运算量太大),要注意图像数据对应的内参. hd的相机内参文件(根据re

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[原文转自]:http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51441031 前两天发表的时候没注意,代码出了点错误,所以修改了一下,重新发上来. 参考: http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http://docs.o

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

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

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双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

Hi3516EV300芯片特点: 处理器内核 ARM Cortex A7@ 900MHz,32KB I-Cache,32KB D-Cache /128KB L2 cache 支持 Neon 加速,集成 FPU 处理单元 视频编码 H.264 BP/MP/HP,支持 I/P 帧 H.265 Main Profile,支持 I/P 帧 MJPEG/JPEG Baseline 编码 视频编码处理性能 H.264/H.265 编码可支持最大分辨率为 2688x1520,宽度最大 2688 H.264/H

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pl-svo对第一帧提取点和线段特征,点特征直接保存为Point2f就行,对于线段特征保存线段的两个端点 void detectFeatures( FramePtr frame, vector<cv::Point2f>& px_vec, vector<Vector3d>& f_vec) 提取点和线段特征 list<PointFeat*> new_features; list<LineFeat*> new_features_ls; if(Con