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

(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

  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

相机标定 一.相机标定的目的 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,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

http://www.cnblogs.com/mfryf/archive/2012/03/31/2426324.html 一 作用建立3D到2D的映射关系,一旦标定后,对于一个摄像机内部参数K(光心焦距变形参数等,简化的情况是只有f错切=0,变比=1,光心位置简单假设为图像中心),参数已知,那么根据2D投影,就可以估计出R t:空间3D点所在的线就确定了,根据多视图(多视图可以是运动图像)可以重建3D.如果场景已知,则可以把场景中的虚拟物体投影到2D图像平面(DLT,只要知道M即可).或者根据世

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

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

本文CameraCalibrator类源代码来自于OpenCV2 计算机视觉编程手册(Robert Laganiere 著 张静 译) 强烈建议阅读机器视觉学习笔记(4)--单目摄像机标定参数说明之后再阅读本文 1.单目摄像机标定目的 单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态.单目摄像机标定最终将确定9个参数,摄像机内参数有4个,透镜畸变参数5个. 2.单目摄像机标定流程 制作标定板 使用摄像机拍摄不同角度的标定板 将照片放置于预设的文件夹中 编写程序计算摄像机内参数和

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

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

标签: EmguCV摄像头标定C# 2015-05-03 14:55 501人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类: C# 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   前言 之前用OpenCV做过摄像机标定及矫正,现在平台换了,改用C#,就用EmguCV做一下,其实就是OpenCV的C#版. 在EmguCV中有两类摄像机标定的类,一个是CvInvoke类,一个是CameraCalibration类,两种标定效果差不多,只不过CvInvoke涉及的函数大多都是指

用OpenCV进行摄像机标定 照相机已经存在很长时间了.然而,随着廉价针孔相机在20世纪末的引入,日常生活中变得司空见惯.不幸的是,这种廉价伴随着它的代价:显著的扭曲.幸运的是,这些常数,通过校准和一些重新映射,可以纠正这一点.此外,通过校准,还可以确定相机的自然单位(像素)和真实世界单位(例如毫米)之间的关系. 原理 对于畸变,OpenCV考虑了径向和切向因素.对于径向,使用以下公式: So for an old pixel point at  coordinate in the input

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

摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定描述文件路径   *作者:骑蚂蚁上高速 *程序开始 list_files ('E:/calibration_image', 'files', ImageFiles) TmpCtrl_AllMarkRows := [] TmpCtrl_AllMarkColumns := [] TmpCtrl_Star

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

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS

#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"

最近在做基于双目视觉的三维重建.比较opencv和matlab工具箱的立体标定结果精度时,发现貌似如果手工选取角点不那么离谱的话,matlab标定结果精度更高也更鲁棒.就想先用matlab标定好相机,再把结果供opencv函数加载使用.如何将Matlab标定结果的.mat文件转成需要的CvMat矩阵,就是本篇博客所要讲的. 主要参考:http://www.jianshu.com/p/ad6a2f8a3fc8 这里分以下三步来讲: 1.先在matlab中加载.mat文件成matlab中的矩阵; (