%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 作者:WWC %%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 功能:畸变矫正 clc; clear; close all; %% 读取图像 A=imread('D:\文件及下载相关\图片\distortion2.jpg'); [m,n,k]=size(A); R=n/; w=*R; h=*R; xo=m/; yo=n/;

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

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

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

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

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

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

  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.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机内参,以及几个畸变系数.上面的连接中后半部分也给了如何标定,然而OpenCV自带的标定程序稍显繁琐.因而在本文

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 可调参数 test_path=''; neighbour_pixels_affect=; target_digit=; % forestTrain()参数设置 % .M - [] number of trees to train % .H - [max(hs)] number of c

如下为本人亲证代码: 一: 编译器的安装与配置(环境不同,显示结果不同) 要使用MATLAB编译器,用户计算机上应用事先安装与MATLAB适配的以下任何一种ANSI C/C++编译器: 5.0.6.0版的MicroSoft Visual C++(MSVC) 5.0.5.2.5.3.5.4.5.5版的Borland C++ LCC(由MATLAB自带,只能用来产生MEX文件) 下面是安装与配置MATLAB编译器应用程序MEX的设置的步骤: (1)在MATLAB命令窗口中运行mex –setup,出

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

(1)输入图像 "Image names"键 Matlab的图形窗口显示出20幅靶标图像 (2) 提取角点 "Extract grid corners"键. 输入要进行角点提取的靶标图像的编号并回车 分别在"wintx ([] = 5) ="和"winty ([] = 5) ="输入行中输入角点提取区域的窗口半宽m和半高n.显示角点提取区域的窗口尺寸(2n+1)x(2m+1),例如,选择缺省时角点提取区域的窗口尺寸为11x11

接着上面的工作,接下去就该是进行字符分割了.考虑到为了后面的字符识别,因此在这部分需要实现的目标是需要把车牌的边框全部切除,对重新定位的车牌进行垂直方向水平方向调整,保证字符是正的.最后才是字符的分割. 1.首先上下边框切割.对定位的车牌每行作一次的差分,计算每行的综合,小于某个阈值时候将其舍去.部分代码: [length height]=size(p); % 水平方向定位 :length % 水平一阶差分 :height- revise_row(i,j)=abs(p(i,j)-p(i,j+))

帮一个老师写的小工具 在一个大工程中需要很多bus来组织信号,而为了规范接口,需要定义很多BusObject,用Matlab语言手写这些BusObject比较费工夫 所以用xml配置文件来写,也便于更改总线数据接口,然后使用matlab脚本来生成BusObject和Bus模块库 以下代码运行环境:WIN10+Matlab2015a 下面给出代码Matlab函数的代码: function xmlbuscreator(xmlfile) % XMLBUSCREATOR:从xml文件读取数据结构,并生成

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

第2章 MATLAB编程基础 2.1 M-文件 MATLAB中的M-文件可以是简单执行一系列MATLAB语句的源文件,也可以是接收自变量并产生一个或多个输出的函数. M-文件由文本编辑器创建,并以filename.m形式的文件名存储,比如average.m以及filter.m.M-文件的组成部分如下: 函数定义行 H1语句 帮助文本 函数主体 命令 2.1.1 函数定义行 函数定义行的形式为: function [outputs]=name(inputs) 例如,某个计算两幅图像的求和与乘积(两

// 注:本内容为作者原创,禁止在其他网站复述内容以及用于商业盈利,如需引用,请标明出处:https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/ 今天我们来介绍用C++算法如何来实现图像分割算法中的区域生长算法 区域生长的简介 我们解决的是对一整张图像所有内容进行区域生长分类,当然,如果是对图像中的某一类型进行区域生长可能更容易一些 个人理解 区域生长算法需要确定一个阈值,这个值代表同一类图像信息灰度值的差值,比如,我要一个人脸图(假设眼睛是蓝色的),头发是黑色的但是不同光线反

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