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

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.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

ADAS摄像头图像环视拼接算法 输入输出接口 Input: (1)4个摄像头采集的图像视频分辨率 (整型int) (2)4个摄像头采集的图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像融合和拼接的image/video的坐标位置(浮点型float) (2)图像融合和

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

更多的时候,我们得到的图像不可能是正的,多少都会有一定的倾斜,就比如下面的 我们要做的就是把它们变成下面这样的 我们采用的是寻找轮廓的思路,来矫正图片:只要有明显的轮廓都可以采用这种思路 具体思路: 1.先用opencv提供的canny函数,进行一次边缘检测 2.再用opencv提供的findContours函数,寻找图像的轮廓,从中间结果种,找到最大的轮廓,就是我们图像的最外面的轮廓 3.得到最终轮廓后,计算矩形轮廓与水平的夹角,然后旋转图像 4.最后我们在从旋转后的图像中,把我们感兴趣的切割

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

ScanTailor 自动矫正图像歪斜   下面操作某一步可能会卡住,别担心情等待它处理完毕.   New Project ... Input Directory "Browse" 选择要处理图片的文件夹 勾选"Fix DPIs, even if they look OK" 点击右下角 OK 按钮 等待它预处理完 选择"All Pages"标签页 - 点击 "All Pages"树节点 - 设置图片对应的DPI(如:600DP

(一)图形对象及其句柄 一.图形对象 MATLAB图形对象包括: 1.MATLAB每一个具体图形一定包括计算机屏幕和图形窗口两个对象 二.图形对象句柄 1.定义 MATLAB在创建每一个图形对象时,都会给该对象分配一个唯一确定的值,称其为图形对象句柄. PS:(1)计算机屏幕句柄默认为0. (2)图形窗口对象的句柄值为一正整数,并显示在窗口标题栏中 (3)其他图形对象的句柄为浮点数. 2.获取已有对象的句柄 3.一个demo x=linspace(,*pi,); y=sin(x); h0=plo

    MATLAB图形句柄   1.1 图形对象及其句柄 1.2 图形对象属性 1.3 图形对象的创建 1.1 图形对象及其句柄 1．图形对象 MATLAB的图形对象包括计算机屏幕.图形窗口.坐标轴.用户菜单.用户控件.曲线.曲面.文字.图像.光源.区域块和方框等.系统将每一个对象按树型结构组织起来. 2．图形对象句柄 MATLAB在创建每一个图形对象时,都为该对象分配唯一的一个值,称其为图形对象句柄(Handle).句柄是图形对象的唯一标识符,不同对象的句柄不可能重复和混淆. 计算机屏幕作为

夜晚场景图像ISP增强算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像视频分辨率(浮点型float) (2)图像视频格式  (RGB,YUV,MP4等) (3)调整策略:曝光时间,GAMMA曲

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 但绝大多数SCI论文的实验部分都是五副红外图像,三个参考算法,即每一张红外图像对

图形和图像工具开源软件 http://www.oschina.net/project/tag/181/imagetools?sort=view&lang=21&os=0

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

Matlab图形调色 Simple example var colormap = require('colormap') options = {   colormap: 'jet',   // pick a builtin colormap or add your own    nshades: 72,       // how many divisions    format: 'hex',     // "hex" or "rgb" or "rgbaS

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

theme: MATLAB author: pprp date: 2018/2/2 --- MATLAB 图形图像处理 二维绘图命令 plot 线性空间 plot(t,[x1,x2,x3]) : 在同一个坐标中显示 subplot : 一个屏幕分开显示两个 loglog 另个对数空间 semilogx 一个线性空间一个对数空间 semilogy 同上 polar 极坐标空间 显函数.符号函数.隐函数的绘图 fplot(fun,[xstart,xend,ystart,yend]) matlab f

图像超分辨率算法:CVPR2020 Unpaired Image Super-Resolution using Pseudo-Supervision 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Maeda_Unpaired_Image_Super-Resolution_Using_Pseudo-Supervision_CVPR_2020_paper.pdf 摘要 在大多数基于学习的图像超分辨率(SR)研究中,成对训练数据

修改界面语言: 设置为不识别图片文字(因为我们只需要把图片歪斜校正): 保存无损彩色格式:

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i