以下是对<学习OpenCV>一书知识框架的简单梳理 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-8402201-id-2899695.html 一.基础操作      1. 数据类型 数据结构了解       图像相关:cvArr  cvMat IplImage       数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉      3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列 a. 内存存储器     

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,

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

reference: https://docs.opencv.org/4.1.2/ 基本使用 1.图片和视频,读写(2,8) 2.OpenCV基本数据类型(3) 3.OpenCV大型数据类型及操作:图像,数组(4,5) 4.绘图和注释(6) 重要理论 1.SVD分解(7) 2.滤波和卷积(10) 阈值 平滑(中值.高斯.双边滤波) 导数,梯度,拉普拉斯变换 图像形态学:膨胀,腐蚀 卷积 3.图像变换(11) 拉伸.收缩.扭曲.旋转 映射 图像修复,去噪 直方图均衡化 4.图像分析(12) 离散傅

2020-10-10原文地址:https://opencv-java-tutorials.readthedocs.io/en/latest/09-camera-calibration.html#id1 Note We assume that by now you have already read the previous tutorials. If not, please check previous tutorials at http://opencv-java-tutorials.read

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.相机模型 针孔模型.在这个简单模型中,想象光线是从场景或一个很远的物体发射过来的,但只有一条光线从该场景中的任意特定点进入针孔. 我们将这个图像进行抽象,就能够得到这样的结果: 其中,f为像到针孔的距离,被称为"焦距",Z为物到针孔的距离.这里我们讨论的都是理想情况下,光轴上的距离. 那么,在该图中,我们可以通过相似三角形得到–x/f = X/Z,或 我们重新把针孔相机模型整理成另一种等价形式,使其数学形式更加简单 主要的区别在于,负号被去掉了,因为在这种模型下,像是正向的.你们这

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

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

这种理论看的已经够多了,感觉应用价值不大(矫正畸变图像还凑合,用摄像机测距神马的...) 有始有终吧,简单把内容梳理一下 针孔  摄像机模型 —— 过于理想(不能为快速曝光收集足够的光线) 透镜可以聚焦足够多的光线到某个点上,使得图像的生成更加迅速 —— 代价,引入畸变 摄像机模型 焦距 针孔中的点 —— 投影中心 主点 —— 光轴与图像平面的交点 基本投影几何 投影变换  内参数矩阵 cvConvertPointsHomogenious —— 很方便地对齐次坐标进行转换 透镜畸变 径向畸变来自

PointGreyResearch是世界领先的致力于开发高级数字相机产品的公司.PointGrey产品涉及IEEE-1394相机.立体视觉相机和360度全景数字视频相机.其中二代和三代的大黄蜂立体相机(Bumblebee2 and Bumblebee XB3) 也算其中的明星产品.大黄蜂二代相机有左右两个相机可以同时拍摄,而三代更是丧心病狂般的用了三个摄像头,模仿二郎神吗?每个摄像头的分辨率是1280x960,一身土豪金的涂装让人爱不释手,真是越看越喜欢呀. 灰点公司的硬件做的棒的没话说,但是提

[摘要] 近年来,倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,利用照片进行三维重建成为一项关键性的技术.Smart3D软件,是照片三维重建主流软件之一,本文将就Smart3D建模软件,围绕它的几个模块功能:ContextCapture Master.ContextCapture Engine.ContextCapture SceneComposer.ContextCapture Settings.Acute3D Viewer,一一说明阐述各自的功能应用以及配合机制. [关键词]

目录: 1. Smart3D发展进程 2. 硬件要求与建模原理 3. Smart3D建模优势 4.Smart3D的应用领域 5. Smart3D的软件组成 6. Samrt3D主控台概述 1. Smart3D发展进程 2011年,两位博士让 飞利浦 庞斯(Jean-Philippe Pons)和雷洛 卡拉文(Renaud Keriven)在素有法国硅谷美誉的索菲亚安提波利斯科技园联合创立了Acute3D公司,其主打的Smart3DCapture是一款具有突破性的摄影测量产品,能供将来自于从智能手

(1)LeapMotion系统识别和追踪手,手指,以及根手指类似的工具,这个设备运行在一个极小的范围,这个范围拥有个高精度,高跟踪频率可以记录离散的点,手势,和动作. (2)LeapMotion控制器使用的是光学传感器和红外线,当控制器在其标准操作位置,有大约150度的视野时光学传感器直接沿y轴向上.在控制器上面(2英尺到1英寸)LeapMotion控制器的有效范围从25到600毫米.控制器有一个明确的.高对比度的视图对象轮廓时,控制器的检测和追踪效果最好.                  

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

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

  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

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