opencv几何校正代码_51CTO博客
图像的简单几何变换先看一下关于图像几何变换的简介:几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身,更确切地说是图像中的对象,而不是该对象的角度和位置等。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤,是图像归一化的核心工作之
 一种校正图像失真的工程方法 作者:暗星  在工程应用中,使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性,图像不可避免的会有失真,这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中,镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直,或者由于拍摄条件的限制,光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真,被称为倾斜失真或者梯形
HPS-CF4000光谱共焦位移传感器双头测厚校准流程前言一、软件环境配置二、双头测厚校准流程三、双头测厚测试准备四、 厚度测试流程(不透明物体) 前言最近工作有一点变动,新增了部分自动化控制的内容,解出来很多仪器设备,网上的资料也都不多,记录一下自己调试历程。文章大部分都是参考公司所给出的软件手册进行调试,补充了一部分自己调试遇到的问题和解决方法。一方面防止自己遗忘,一方面也帮助有同样工程任务
遥感影像的几何校正  之前对遥感中影像的几何校正几何纠正、正射纠正等概念一直模糊不清,今天在这里做一个概念性的总结。1.概念  遥感影像的几何校正,也称几何纠正。当遥感影像在几何位置上发生了变化,产生诸如行列不均匀,像元大小与地面大小对应不准确,地物形状不规则变化等畸变时,即说明遥感影像发生了畸变,几何校正即是对这种畸变的校正。同时,几何校正是一个将影像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统的过
1、图像几何变形一般分为两大类:系统性和非系统性 (1)系统性一般有传感器本身引起的,有规律可循和可预测性,可以用传感器模型来校正,卫星地面接收站已经完成这项工作。 (2)非系统性几何变形是不规律的,它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定,也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。我们常说的几何校正就是消除这些非系统性几何变形。 ENVI针对不同的数据源和辅助数据,有以下几种校正方法:
遥感图像的几何校正:按照畸变的性质划分,几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。系统性畸变是指遥感系统造成的畸变,这种畸变一般有一定的规律性,并且其大小事先能够预测, 例如扫描镜的结构方式和扫描速度等造成的畸变。随机性畸变是指大小不能预测,其出现带有随机性质的畸变,例如地形起伏造成的随地而异的几何偏差。几何校正分为两种:几何校正:针对引起畸变原因而进行的校正几何校正:利用控制点进行的几何校正
遥感图像的几何校正 按照畸变的性质划分,几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。系统性畸变是指遥感系统造成的畸变,这种畸变一般有一定的规律性,并且其大小事先能够预测,例如扫描镜的结构方式和扫描速度等造成的畸变。随机性畸变是指大小不能预测,其出现带有随机性质的畸变,例如地形起伏造成的随地而异的几何偏差。 几何校正分为两种: 几何校正:针对引起畸变原因而进行的校正几何校正:利用控制点进行的几何
# Python 几何校正实现教程 ## 流程概述 为了实现 Python 几何校正,我们需要按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1. | 载入需要处理的图像 | | 2. | 找到图像中的几何标志物 | | 3. | 通过标志物进行校正 | | 4. | 保存校正后的图像 | 接下来,我们将一步步完成这些操作。 ## 详细
原创 9月前
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转载 2019-11-25 04:17:00
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版权声明:本教程涉及到的数据仅供练习使用,禁止用于商业用途。目录1.概述    2.详细操作步骤2.1MODIS数据几何校正2.2ASAR数据几何校正2.3基于GLT方法的国产卫星影像几何校正1.概述        图像的几何形变一般分为两大类:系统性和非系统性。系统性几何形变一
1.功能概述几何校正是指通过一系列的数学模型和控制点来改正和消除非系统性误差导致的几何变形,从而实现与标准影像或地图的几何整合。 校正校正后  几何变形指像元在图像坐标系中的坐标与其在地图坐标系等参考坐标系统中对应坐标之间的差异,也称几何畸变。其表现为原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的
1.什么是透视变换透视变换通过投影的方式,把当前图像映射到另外一个平面,就像投影仪一样,如果幕布或者胶带其中任意一个与放映机发出的光纤不是垂直90度角的,那么投影到幕布上的图像就会发生畸变。这种畸变就是透视畸变的一种。透视变换对畸变图像的校正需要取得畸变图像的 一组4个点的坐标, 和 目标图像的一组4个点的坐标, 通过两组坐标点可以计算出透视变换的变换矩阵,之后对整个原始图像执
遥感数据的地理定标越来越精确,但还是经常出现达不到要求目标精度的情况。有理式几十个参数建立的模型要想让几亿个像素全部与模型重合是不可能的。精确(严格)几何模型只是说的几何关系明确,并不是真正的“精确”。经常的情况是两个有一定误差的数据集相遇时误差不是抵消而是放大。说这些的意思是进一步的几何校正经常是必要的。几何校正常用的方法是采集地面控制点(GCP)再建立一个数学模型,然后根据这个数学模型重新
# 使用 Python 进行 GLT 几何校正的全面指南 在地理信息系统(GIS)和远程感知领域,几何校正是确保图像精确地图对齐的重要步骤。GLT(Geometric Land Transformation)几何校正主要用于纠正地面照片或卫星图像的几何失真。本文将为初学者提供一个详细的工作流程以及相应的 Python 代码示例,帮助您完成这一关键任务。 ## 1. 工作流程 在开始之前,以下
原创 2月前
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文章目录前言一、原理及方法几何精纠正地面控制点(GCP)的选取方法正射影像纠正多项式模型图像重采样双线性内插法数据源及研究区概况二、操作步骤三、结果分析常见问题与解决方法总结 前言本文旨在:深入理解影像几何精纠正的原理;学会使用国产高分一号影像几何精纠正的方法与步骤。一、原理及方法几何精纠正几何精纠正又称为几何配准(registration),是指把不同传感器获取的具有几何精度的图像、地图或数据
几何校正,正射校正,影像配准,辐射定标,辐射校正,大气校正,地形校正概念详解  一、几何校正1、概念       是指消除或改正遥感影像几何误差的过程;       是为了实现对数字化数据的坐标系转换和图纸变形误差的纠正(黄杏元)。       常见的GIS软
# 图像几何校正及其在 Python 中的实现 在数字图像处理的领域中,图像几何校正是一项至关重要的技术。它主要用于修正由于拍摄角度、镜头失真、图片旋转等因素造成的图像畸变。此过程不仅提高了图像的质量,还为后续的图像分析和处理奠定了基础。本文将深入探讨图像几何校正的基本概念,并通过 Python 示例展示如何实现这一过程。 ## 1. 几何校正的基本概念 几何校正通常涉及以下几个方面: -
原创 3月前
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文章目录Sobel算子Scharr算子Laplacian算子不同算子直接的比较 Sobel算子如何理解梯度? 我们可以把梯度理解为一个图像的边界点。如何计算梯度,我们可以之前定义kernel函数,对图像中的某一个点进行计算。同时我们还需要计算要从两个方向入手,1:水平计算;2:垂直计算。Sobel算子的计算公式如下如所示:通过代码及展现形式可以更深入地了解用法:#dst = cv2.Sobel(
计算几何相关##向量表示法 这里最适合的就是用一个二维点对$(a,b)$来表示了。 ##点积 ${a.xb.x+a.yb.y}$ 在向量的含义下:$\vec{a}·\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|cos$ ##叉积 ${a.xb.y-a.yb.x}$ 这个东西很有用,首先这个东西的绝对值就是两个向量构成的三角形的面积的二倍。 证明的话只需要把图画出来,然后过向量端点的四条平行于
目录1 基本概念2 代码1 基本概念在我们使用针孔相机时,我们会丢失大量重要的信息,比如说图像的深度,或者说图像上的点和摄像机的距离,因这是一个从 3D 到 2D 的转换。因此一 个重要的问题就产生了,使用这样的摄像机我们能否计算除深度信息呢?答案 就是使用多个相机。我们的眼睛就是这样工作的,使用两个摄像机(两个眼睛), 这被称为立体视觉。我们来看看 OpenCV 在这方面给我们都提供了什么吧。(
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