在OpenCV中,相机畸变矫正是一个常见且重要的任务,它可以帮助我们校正由于相机镜头物理特性导致的图像失真。下面,我将按照你的提示,分点回答关于相机畸变矫正的问题,并提供相应的代码示例。 1. 理解相机畸变的概念和类型 相机畸变主要包括径向畸变和切向畸变两种类型。 径向畸变:主要由镜头形状缺陷引起,表现为图像像素点...
在立体相机的情况下,此功能被调用两次:在每个摄像头 ,在stereoRectify之后调用,在此之后调用cv :: stereoCalibrate。 但是如果没有校准立体相机,仍然可以使用cv :: stereoRectifyUncalibrated直接从基本矩阵计算校正变换。 对于每个相机,该函数计算单应性H作为像素域中的整流变换,而不是3D空间中的旋转矩阵R. R可以从H...
得到畸变后的点集x''和y''后就可以根据相机内参矩阵得到像素值u和v。 这里需要注意,k1,k2等为径向畸变参数,p1,p2为切向畸变参数,s1,s2为薄棱镜畸变参数(常忽略),x'为理想的无畸变的图像像素坐标或者点(Points)坐标,x''是带透镜畸变参数的图像像素或点坐标,上述公式详尽表达了它们之间的关系。通俗点讲,x',y...
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需任务,也可以使用函数cv::iniitUndistorRectifyMap()和cv::remap()来更有效的处理。 矫正映射remap(畸变映射) 当进行...
相机标定是想从二维的图像中获取三维信息,实现图像的畸变校正、对象测量、三维重建等。由于光线投射导致实际对象物体跟投影到2D平面的图像不一致,幸运的是这种不一致性是稳定的,我们可以通过对相机标定,计算出畸变参数来实现对后续图像的畸变校正。根据标定技术不一样可以分为下面几类标定方法: ...
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。
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。
{constcv::Point2d & p = src[i];// //获取的点通常是图像的像素点,所以需要先通过小孔相机模型转换到归一化坐标系下;doublexCorrected = (p.x - ux) / fx;doubleyCorrected = (p.y - uy) / fy;doublexDistortion, yDistortion;// //我们已知的是经过畸变矫正或理想点的坐标;doubler2 = xCorrect...
相机畸变矫正 进行相机标定，主要目标是纠正畸变的影响。OpenCV提供了便利的工具，通过输入原始图像和畸变系数，可以生成校正后的图像。使用cv::undistort()或cv::initUndistortRectifyMap()和cv::remap()函数，用户可以更高效地实现畸变矫正。矫正映射remap（畸变映射）在矫正图像时，必须精确计算每个像素在...