# Python去畸变算法学习指南
在计算机视觉领域，去畸变是一项常见的任务，通常用于处理由于镜头特性引起的图像失真。接下来，我将为你提供一个系统的流程，以及相关的代码示例，帮助你实现Python的去畸变算法。以下是整个实现流程的简要概述。
## 步骤流程表
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
opencv提供了可以直接使用的矫正算法，我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通过initUndistortRectifyMap()和remap()的组合来处理。与传统去畸变的思路不同，opencv的方案实际是在计算对理想图进行加畸变到实际图的映射，在通过remap，计算去畸变后的图相对于原图的位置，最终得到去畸变的图。种方式有两个优点： 1、增加畸变比去畸变公式简单，不需要迭
前面的话前面系列一中我们介绍了，VSLAM 是利用多视图几何理论，根据相机拍摄的图像信息对相机进行定位并同时构建周围环境地图。按照相机的分类，有单目、双目、 RGBD、鱼眼、全景等。同时，VSLAM 主要包括视觉里程计（visual odometry， VO）、后端优化、回环检测、建图。VSLAM 前端为视觉里程计和回环检测，相当于是对图像数据进行关联；后端是对前端输出的结果进行优化，利
目录畸变径向畸变切向畸变去畸变原理代码参考畸变产生原因：透镜不能完全满足针孔模型假设径向畸变畸变程度都是从中心开始，用一个半径画圆的话，半径越大，圆周上的畸变程度也越大。
原创
2023-03-06 17:34:45
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# Python 鱼眼相机去畸变算法科普
鱼眼相机以其超广角的拍摄能力在摄影界受到了广泛的关注，尤其是在旅行摄影和虚拟现实等领域。然而，鱼眼镜头的独特设计也带来了严重的图像畸变问题。这种畸变使得拍摄的图像边缘明显变形，容易影响图像的真实感和视觉效果。本文将探讨如何使用Python去除鱼眼相机图像中的畸变，并提供代码示例。
## 鱼眼相机的畸变模型
鱼眼图像的畸变通常可以通过以下模型进行描述：
法一： 使用 getOptimalNewCameraMatrix + initUndistortRectifyMap + remap 矫正图像函数解析：1、cv::getOptimalNewCameraMatrix()“Return the new camera matrix based on the free scaling parameter”，即根据根据比例因子返回相应的新的相机内参矩阵。M
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2023-09-05 10:28:12
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相机模型-Unified Camera Model模型介绍投影过程反投影过程雅可比计算 开篇不知道说啥了，直接开始吧。 模型介绍这个相机模型在其它地方又被叫做 Omnidirectional 相机模型，我做了一个简单的图来表示这个模型，这个模型的本质其实是将原始的光心在光轴方向上进行移动，得到一个虚拟的光心，从而达到模拟畸变的目的。用这个模型可以模拟针孔相机的成像过程，也可以模拟广角以及鱼眼相
7.去畸变、计算图像边界、特征点网格划分Frame 跳转 UndistortKeyPointsUndistortKeyPoints 结束 返回 Frame(疑问疑问疑问)Frame 跳转 ComputeImageBoundsComputeImageBounds 结束 返回 FrameFrame 跳转 AssignFeaturesToGridAssignFeaturesToGrid 跳转 PosI
1. 原理图像在获取过程中，由于成像系统的非线性、飞行器姿态的变化等原因，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲。这类图像退化现象称之为几何失真（畸变）。产生这种原因有：成像系统本身具有的非线性，摄像时视角的变化，被摄对象表面弯曲等。例如，由于视像管摄像机及阴极射线管显示器的扫描偏转系统有一定的非线性，常常枕形失真或者桶形失真；由于斜视角度获得的图像透视失真等等。几何失真主要是由于
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2024-01-09 19:13:11
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因为一些扯淡的原因，需要得到畸变校正后图像像素和校正前图像的像素的一一对应关系。这个扯淡的原因当然是优化老版本的算法但是又不能乱改接口。正文所以我想到了一种方法可以尝试一下（其实这种方法在别的地方早就用过的）：构造一个和原图一样大小的双通道图像，图像通道内的值分别是该点的坐标。然后和原图进行一样的坐标变化，尽量不改变坐标内的值，比如遇到 cv::INTER_LINEAR尽量改成最近邻差值（其实用线
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <open
import cv2 import numpy as np parameter_mapping = { # 内参 'internal_reference': [[2574.104851, 0.000000, 1847.417942], [0.000000, 2586.842593, 1152.893 ...
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2021-08-23 16:28:00
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# 使用 OpenCV 进行图像去畸变的完整指南
在计算机视觉领域，图像畸变是一种常见问题，尤其是在使用广角镜头拍摄时。为了修复这些畸变，我们可以使用 OpenCV 库中的去畸变功能。本篇文章将引导你从基础知识开始，逐步实现图像去畸变。
## 整体流程
完成图像去畸变的整个流程可以分为以下几个步骤。我们用表格展示出来：
| 步骤 | 描述
# OpenCV去畸变 Python实现
## 引言
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了各种各样的图像处理和计算机视觉算法。其中一个常见的任务是去除摄像机镜头畸变。本文将向你介绍如何使用Python和OpenCV来实现去畸变。
## 理解摄像机镜头畸变
摄像机镜头畸变是由于镜头光学性质引起的图像形变。主要有两种畸变类型：径向畸变和切向畸变。径向畸变使得直线在图像中弯曲，而切向畸
原创
2023-12-18 03:29:39
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形态学的操作主要是去除影响图像形状和信息的噪声。形态学运算在图像分割中非常有用，可以得到无噪声的二值图像。形态学方法当图像经过预处理进行增强和阈值等性能操作时，图像就有可能得到一些噪声。从而导致图像中存在像素信息不平衡的问题。形态学的操作主要是去除影响图像形状和信息的噪声。形态学运算在图像分割中非常有用，可以得到无噪声的二值图像。基本的形态操作是侵蚀和膨胀。下面对这两种操作进行说明:膨胀在放大操作
题目：已知图像的尺寸（1000*900），对于同一个相机，前后两次标定结果不一样，求出每个像素点相差多少，并且以可视化的结果显示。调用opencv的undistortPoints函数实现实现代码1void opencv_compute_error()
{
Mat k_1 = (Mat_<double>(3, 3) <<
intrinsic_1[0], 0, intri
OpenCV单目相机标定，图像畸变校正相机标定定义与原理01在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。相机标定常见的分为：单目相机标定双目相机标定相机标定是想从二维的图像中获取三
使用摄像头，采集一副图像，然后对图像畸变校正，摄像头事先标定好。#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "cvcam.h"
//图像的像素直接提取
#define _I(img,x,y) ((unsigned char*)((img)->imageData + (img)->wi
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2023-08-22 17:15:33
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1.图像畸变相机成像可以分为四个步骤：刚体变换、透视投影、畸变校正和数字化图像。 相机的图像有时候会出现畸变严重现象，畸变指真实成像点与理想成像点间的偏移，产生原因是镜头工艺的不完美，从而导致了不规则的折射。 修正图像需要相机两种参数：相机的内部参数。例如镜头的焦距，光学中心和径向畸变系数。外部参数：这是指摄像机相对于某些世界坐标系的方向（旋转和平移）通过校准可以改善畸变，图像不失真，接近真实图像
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2023-11-23 19:38:49
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在相机成像的几何描述这篇文章中我们讨论了如何将一个点从世界坐标映射到像素坐标，不过那是比较理想的成像情况。现实世界中的相机在成像时还会受到透镜畸变的影响。需要说明的是，下面的畸变模型都是基于针孔模型(一般的相机)得到的结果。而如果遇到一些特殊的相机，比如说鱼眼相机，它的投影模型会与针孔模型有些不同，它是投影在球面而不是平面上的。这样下面的畸变模型就不管用了。因此对于不同的相机，我们要使用不同的投影
