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) 当进行图像矫正时,必须...
最常见的相机成像方式是基于pinhole的模型、它的成像模型可以图示如下: 下面我们首先对这个相机成像模型做一番解释 通过标定算法同时求出相机内参与外参。最常用的算法是张正友标定算法。OpenCV/Matlab中均已经实现该算法。 02 标定板介绍与制作 要想实现对相机的标定,我们首先需要给相机找到个参考对象,常见的就是标定版...
{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...
//将畸变处理后的坐标通过内参转换为图像坐标系下的坐标 //这样就相当于是在非畸变图像的图像坐标和畸变图像的图像坐标之间建立了一个对应关系 //相当于是非畸变图像坐标在畸变图像中找到了映射 //对畸变图像进行遍历之后,然后赋值(一般需要线性插值,因为畸变后图像的坐标不一定是整数的),即可得到矫正之后的图像 doub...
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...
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参数解析的部分,根据自己的存放形式修改 #include <iostream>#include<fstream>#include<io.h>#include<opencv2/opencv.hpp>usingnamespacestd; inlinevoidgetParams(char*pathName, CvMat* intrinsics, CvMat *distortion_coeff) { FILE* ifs = fopen(pathName,"r"); ...
在OpenCV开发中，相机标定是关键步骤，特别是对于矫正畸变的摄像头图像。畸变矫正需要全方位的标定图片，尽可能覆盖相机的所有像素，且拍摄角度需多样，确保远近和斜向角度的覆盖。本文主要通过一张图片展示如何计算相机内参矩阵。在项目实践中，推荐使用半自动半人工的方式来获取标定图片，例如，利用软件自动...
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需任务,也可以使用函数cv::in...