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

1.Fisheye distortion  鱼眼镜头 解释来自百度百科:鱼眼镜头是一种焦距为16mm或更短的并且视角接近或等于180°. 它是一种极端的广角镜头,“鱼眼镜头”是它的俗称.为使镜头达到最大的摄影视角,这种摄影镜头的前镜片直径很短且呈抛物状向镜头前部凸出,与鱼的眼睛颇为相似,“鱼眼镜头”因此而得名. 关键代码如下: float2 fisheye(float2 uv) { float2  n_uv = (uv - 0.5) * 2.0; float2 r_uv; r_uv.x = (1

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

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,

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

转载自牛猫靖  http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些

原文地址 https://blog.csdn.net/lircsszz/article/details/80249017 最近在研究图像校正,现将镜头失真中常见的径向畸变(radial distortion)和切向畸变(tangential distortion)使用Matlab模拟出来. 镜头畸变的数学模型如下: 将此模型进一步简化为两部分 由于opencv中畸变系数只与k1,k2,k3,p1,p2有关,所以在此我也只考虑这五个系数对畸变的影响. 使用矢量场绘制径向畸变: function r

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 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

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

NI Vision 控件模板 Vision控件模板位于LabVIEW控件模板的最顶层,由一下元素组成: IMAQ Image.ctl—该控件是一个类型定义,用于声明图象类型的数据.在VI的前面板中使用该控件代表图象类型数据.例如,使用该控件作为一个子程序的输入或输出,使调用成成可以将一幅图像传送给子程序. 图像显示(Image Display)—该控件用于在LabVIEW 中直接显示图像.也可以利用该控件创建关注区域 (ROIs). 图像显示控件提供标准和3D版两种外观. IMAQ 视觉控件(I

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

简单介绍 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程.也就是求终于的投影矩阵 P 的过程,以下相关的部分主要參考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system). 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来

5 基于2D标定物的标定方法 基于2D标定物的标定方法,原理与基于3D标定物相同,只是通过相机对一个平面进行成像,就可得到相机的标定参数,由于标定物为平面,本身所具有的约束条机,相对后者标定更为简单.经典算法为Z. Zhang(PAMI, 2000) A Flexible New Technique for Camera Calibration.其算法已经被收入Opencv(2004),最常用的标定图案是棋盘格图案,如下图: 5.1 单应性矩阵 对于2D标定平面,抑或称为标定板,不妨假设,平面上

简介 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程,也就是求最终的投影矩阵 P 的过程,下面相关的部分主要参考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system): 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来说,