opencv的calibration是基于张正友标定法的,我们在标定的过程中要避免两次标定板的角度倾斜相差过小,这样会产生很大的误差(当然我们可以结合一些论文上的方法的来改进算法)。 二、畸形矫正 其实在opencv的calibration这个例子中完成了畸形矫正。但是我在我的工程中,由于一些条件的限制,在没有做矫正的情况下,2.8的镜头刚好...
由于相机的镜头并不完全理想,成像时会产生线条扭曲、失真等。对双目图像、鸟瞰图等进行处理时,首先要矫正去畸变。 2.镜头成像畸变原因 相机的镜头前有一块透镜,由于透镜的形状,当光线穿过透镜时,靠近光轴的光线折射比远离光轴的折射要小,就会产生径向畸变,此时真实世界中的直线在图像中会被弯曲,往外弯曲是枕形畸变...
使用python-opencv 方法一 一.使用的API为cv2.getOptimalNewCameraMatrix()得到对应的校正后的新的内参。传入该API的参数为: 传入参数: 1. 源内参(畸变图像对应的内参),numpy.array类型,shape3*3 2. 畸变矫正系数,numpy.array shape 1 3. 畸变图像的宽和高 4. alpha(因为畸变矫正后有黑边,这个值指示的是...
好了,对于图片的矫正,还有两个函数,分别是getOptimalNewCameraMatrix,remap,不过这两个函数没有太多太容易出错的地方,根据上面给出的参数链接就可以写对。 目前这篇文章只是对图像进行去畸变,如果要对某一个像素点进行去畸变,可以参考引用5,里面有具体介绍! 目前学到这些,后续我也要对某一个像素点进行去畸变,到时...
可以直接从opencv官方github下载,这是一个拥有10*7个格子的棋盘,共有9*6个角点,每个格子24mm,本文所使用的就是这一个棋盘。你需要将它打印在A4纸上用于后续使用。(也可以根据官方教程自行设置棋盘大小OpenCV: Create calibration pattern) opencv/pattern.png at 4.x · opencv/opencv · GitHub ...
畸变参数(切向畸变p1, p2): 畸变矫正效果: 校正前 矫正后 可以看到矫正后边角上有枕型畸变。 3.2 Python-Opencv: 平均重投影误差:0.12(跟Matlab差不多): 内参矩阵: 跟Matlab结果相差不大 畸变参数(k1, k2, p1, p2, k3): 和Matlab相比切向畸变参数差距较大 ...
目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以。查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位、畸变校正、车牌分割和内容识别四部分。本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现。 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色...
畸变校正效果展示: 虽然不是我们自己试验的,看起来还是非常好的效果。 至此张正友标定和校准方法我们已经学习完毕了。我们再明确一下标定的目的: 求内参的目的,是校正畸变和求外参。不过上面的标定的过程其实并没有用外参数矩阵,虽然我们求出来了,下面介绍用到外参数的场合。
基于Python实现相机标定正畸并生成鸟瞰图的实验概述实验目标是利用Python和OpenCV进行相机标定，校正图像畸变，并生成鸟瞰图。实验基于Learning OpenCV的示例18-1和19-1，首先通过棋盘格图像进行相机参数的定标，将内参写入XML文件。标定相机参数的过程中，OpenCV考虑了径向和切向畸变。径向畸变使用公式纠正“桶”...