#if 1// 步骤十(1):计算内参和畸变系数,未设 flags 和无 迭代终止条件 图象 >=1张即可,这是常规广角标定矫正方式(非鱼眼)cv::Mat dstMat; { cv::Mat cameraMatrix;// 相机矩阵(接收输出)cv::Mat distCoeffs;// 畸变系数(接收输出)cv::Mat rotate;// 旋转量(接收输出)cv::Mat translate;// 偏移量...
鱼眼相机标定的主要目的是确定相机的内在参数和外在参数,以便消除图像中的畸变。这里,我们主要关注内参矩阵(包括焦距和主点)和畸变系数。鱼眼标定通常需要使用标定板(如棋盘格)来获取多组图像。 标定步骤 收集棋盘格图像:拍摄多张包含棋盘格的图像,尽量在不同角度和距离下拍摄,以获取丰富的视角信息。 检测角点:使用 O...
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OpenCV实现鱼眼相机标定 利用opencv实现鱼眼相机的标定和普通相机标定的标定流程基本一致,具体流程如下: 检测角点 cv::findChessboardCorners(InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags=CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE} ...
由于鱼眼镜头和针孔镜头的模型不一样,对于鱼眼镜头的模型在之前的博客中已经做了详细介绍,这里直接使用OpenCV中的cv::fisheye::calibrate()函数进行标定。函数原型如下,需要输入目标点集,图像点集、图像尺寸。函数输出相机内参,畸变系数,旋转矩阵和平移向量,以及反投影误差。
OpenCV3.0 alpha在8月21日发布,其中增加了鱼眼镜头模型,提供了标定、去畸变等一系列api,其实现方法参考了{Camera Calibration Toolbox for Matlab}。本文简单介绍了OpenCV 中实现的鱼眼镜头模型,给出调用demo的关键代码、注释和去畸变的结果。 鱼眼镜头模型
获取相机内参和畸变系数的方法就是标定。常见的标定方法就是 12 格黑白棋盘法。通过拍一张黑白棋盘，去...
findChessboardCorners 函数通常用于相机标定,通过检测棋盘角点来确定图像与真实世界之间的对应关系。一旦角点被检测到,就可以使用这些点来估计相机的内参(如焦距、主点)和外参(如旋转和平移矩阵)。 drawChessboardCorners:绘制棋盘角点 OpenCV中的一个函数,用于在检测到的棋盘角点周围绘制方框。这对于相机标定、图像对齐等应...
,即通过无畸变图像中的点能够计算出鱼眼图像中的畸变点。这种模型在OpenCV的鱼眼相机标定方法中是适用的,因为OpenCV借助标定板对鱼眼相机进行标定。从空间点到鱼眼图像上的点的变换过程可用式子表示为: 上面式子中, X表示空间点, 表示相机坐标系下对应的空间点, RR和tt分别是两个坐标系之...