经过对initUndistortRectifyMap源代码中的kr进一步优化,得到的实验数据如下表中所示。 经过优化后,mapx与mapy的突变位置处较之前明显得到改善,突变位置处的数值更加逼近理想值,同时与相邻位置的梯度幅值大大降低。 最后,安利一个3D视觉技术交流群,目前涉及内容主要包括: 1、单目相机标定与双目相机标定; 2、动态跟踪; ...
这就是`initUndistortRectifyMap`函数的作用。 `initUndistortRectifyMap`函数的第一个参数是相机的内参数矩阵,通常通过相机标定获得。内参数矩阵包含了相机的焦距、主点位置和畸变系数等信息。因此,为了使用`initUndistortRectifyMap`函数,首先需要进行相机标定,获取相机的内参数矩阵。相机标定是一个独立的过程,超出了本文...
# map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素, print('map第一次',list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] # map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。 # 你可能会想,不需要map()...
首先,我们先看一下initUndistortRectifyMap函数在OpenCV3.2.0版本中的源码(稍作了修改,并添加了一点注释),如下: void initUndistortRectifyMap(cv::Mat _cameraMatrix, cv::Mat _distCoeffs, cv::Mat _matR, cv::Mat _newCameraMatrix,Size size, int m1type, cv::Mat &_map1, cv::Mat &_map2) { Mat...
initUndistortRectifyMap()函数功能是__A.计算无畸变和修正转换映射B.角点检测C.轮廓检测D.亚像素级别的角点检测
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