输入单相机内参,畸变参数,旋转矩阵R,投影参数矩阵P(R和P是通过立体矫正stereoRectify()得到),原图像size大小,类型CV_32FC1,输出映射矩阵mapx,mapy 校正映射过程: 1、获取相机内参cameraMatrix、畸变矩阵distCoeffs、旋转矩阵matR、摄像机投影参数矩阵newCameraMatrix 2、创建相机内参矩阵A、投影参数矩阵Ar,旋转矩阵R、...
在opencv中,有关图像或像素点(角点)去畸变的函数有cv::undistort(),cv::getOptimalNewCameraMatrix(),cv::initUndistortRectifyMap(),remap(),cv::undistortPoints()。其中undistort可以直接对图像去畸变,getOptimalNewCameraMatrix、initUndistortRectifyMap和remap配合也可以对图像去畸变,他们之间有相同之处,又有各自特...
前言 相机标定,重映射可以进行插值映射从而矫正图像,这是一种方法,也有矩阵映射方法,本篇使用重映射方式解说畸变矫正的计算原理。 Demo 横向纵向区域固定拉伸: 横向纵向拉伸: 右下角拉伸: 相机畸变矫正 标…
右下角拉伸: 相机畸变矫正 标定相机需要做两件事: 纠正畸变的影响 根据图像重构三位场景 纠正畸变的影响 Opencv提供了可以直接使用的矫正算法,即通过输入原始图像和由函数cv::calibrateCamera()得到的畸变系数,生成校正后的图像。(注意:这里可使用用cv::undistort()使用该算法直接完成所...
相机标定,重映射可以进行插值映射从而矫正图像,这是一种方法,也有矩阵映射方法,本篇使用重映射方式解说畸变矫正的计算原理。 Demo 横向纵向区域固定拉伸: 横向纵向拉伸: 右下角拉伸: 相机畸变矫正 ...
畸变原图如下: 畸变校正后的图如下: 相信大家已经可以看到了,由于桶形畸变的特征是,远离图像中心的地方成像放大率小,因此越远离图像中心的位置畸程度越明显,像点越向内移动。畸变校正后,原本挤在一起的像素点们被校正到原来的位置,就得到上面的图像。同时由于四周的像素被拉伸,会造成四周出现模糊的情况。
对于广角摄像头通过相机图片可以识别出棋盘角点计算相机内参矩阵,通过畸变校准可以得到较好的效果,但是鱼眼摄像头通过这种方式获得周围四周的图像效果并不是很好。所以,鱼眼摄像头在校准上与普通摄像头有一些区别。 本篇通过一张图片来识别计算得到相机内参矩阵,并鱼眼矫正的方式矫正图像畸形。
标定流程包括四个坐标系转换，即世界坐标系到相机坐标系，再到图像坐标系和像素坐标系。首先，通过CMakeList配置OpenCV，导入棋盘格图片，使用findChessboardCorners找角点。接着，生成世界坐标系下的三维点，用calibrateCamera计算相机参数并查看。矫正则使用undistort函数，输入图像和矫正后的图像，以及相机和畸...
通过相机图片可以识别出棋盘角点了,这时候我们需要通过角点去计算相机内参矩阵,通过上篇得知畸变的原理,所以我们尽可能要全方位都能获取标定图片,全方位意思是提供的多张图综合起来基本覆盖了相机所有的像素,同时还要注意远近和斜着 本篇通过一张图片来识别计算得到相机内参矩阵,并矫正相机畸形。
之前介绍了 OpenCV 完成畸变矫正的方法,本文记录直接使用矫正映射的方法。 原理 在完成图像畸变矫正获得矫正前后的相机内参,还有畸变系数之后,可以通过 OpenCV 的initUndistortRectifyMap函数获取映射矩阵 获取映射矩阵后可以通过 OpenCV 的remap函数直接对图像进行映射矫正畸变。