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  • opencv 去畸变

    2020-08-26 15:41:04
    对于去畸变后图片中的每一个点 (u,v),我们可以通过畸变系数和相机内参求得其在畸变图像中对应的像素点,然后对(u,v)进行赋值 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string> using namespace std; ...

    对于去畸变后图片中的每一个点 (u,v),我们可以通过畸变系数和相机内参求得其在畸变图像中对应的像素点,然后对(u,v)进行赋值

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <string>
    
    using namespace std;
    
    string image_file = "./distorted.png";   // 请确保路径正确
    
    int main(int argc, char **argv) {
    
      // 本程序实现去畸变部分的代码。尽管我们可以调用OpenCV的去畸变,但自己实现一遍有助于理解。
      // 畸变参数
      double k1 = -0.28340811, k2 = 0.07395907, p1 = 0.00019359, p2 = 1.76187114e-05;
      // 内参
      double fx = 458.654, fy = 457.296, cx = 367.215, cy = 248.375;
    
      cv::Mat image = cv::imread(image_file, 0);   // 图像是灰度图,CV_8UC1
      int rows = image.rows, cols = image.cols;
      cv::Mat image_undistort = cv::Mat(rows, cols, CV_8UC1);   // 去畸变以后的图
    
      // 计算去畸变后图像的内容
      for (int v = 0; v < rows; v++) {
        for (int u = 0; u < cols; u++) {
          // 按照公式,计算点(u,v)对应到畸变图像中的坐标(u_distorted, v_distorted)
          double x = (u - cx) / fx, y = (v - cy) / fy;
          double r = sqrt(x * x + y * y);
          double x_distorted = x * (1 + k1 * r * r + k2 * r * r * r * r) + 2 * p1 * x * y + p2 * (r * r + 2 * x * x);
          double y_distorted = y * (1 + k1 * r * r + k2 * r * r * r * r) + p1 * (r * r + 2 * y * y) + 2 * p2 * x * y;
          double u_distorted = fx * x_distorted + cx;
          double v_distorted = fy * y_distorted + cy;
    
          // 赋值 (最近邻插值)
          if (u_distorted >= 0 && v_distorted >= 0 && u_distorted < cols && v_distorted < rows) {
            image_undistort.at<uchar>(v, u) = image.at<uchar>((int) v_distorted, (int) u_distorted);
    //          image_undistort.at<uchar>((int) v_distorted, (int) u_distorted)=image.at<uchar>(v, u);
          } else {
            image_undistort.at<uchar>(v, u) = 0;
    //          image_undistort.at<uchar>((int) v_distorted, (int) u_distorted) = 0;
          }
        }
      }
    
      // 画图去畸变后图像
      cv::imshow("distorted", image);
      cv::imshow("undistorted", image_undistort);
      cv::waitKey();
      return 0;
    }
    
    
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  • C#-Winform 海康网络摄像机Opencv去畸变显示1 标定原理及C++Opencv相机标定1.1 世界坐标系->相机坐标系 三维点到三维点1.2 相机坐标系->图像坐标系 三维点到二维点1.3 图像坐标系->像素坐标系1.4 相机畸变...

    1 标定原理及C++Opencv相机标定

    相机标定:世界坐标系到像素坐标系的映射关系。
    世界坐标系:代表物体在真实世界里的三维坐标。
    相机坐标系:代表以相机光学中心为远点的坐标系,光轴于z轴重合。
    图像坐标系:代表相机拍摄图像的坐标系,原点为相机光轴与成像平面的交点,是图像的中心。
    像素坐标系:坐标原点在左上角。

    1.1 世界坐标系->相机坐标系 三维点到三维点

    刚性变换旋转矩阵R和平移矩阵t,在世界坐标系下的点p在相机坐标系下的位置。

    1.2 相机坐标系->图像坐标系 三维点到二维点

    将相机的成像模型近似为小孔模型,忽略相机镜片对成像的畸变影响,相机视场中任意一点P(Xc,Yc,Zc),与图像坐标系下坐标p(x,y)之间的关系可表达为:

    其中f为相机的焦距,Zc为P在相机坐标系的纵坐标值。

    1.3 图像坐标系->像素坐标系

    设图像x方向上每毫米有fx个像素,y方向每毫米有fy个像素,则图像坐标系到像素坐标系的映射关系为:

    1.4 相机畸变模型

    一般只考虑径向畸变k和切向畸变p

    1.5 C++ 相机标定

    • (1)利用相机拍摄标定板图像
    • (2)寻找标定板角点
    • (3)获取标定结果,将标定结果保存至TXT文件
      图像坐标系->像素坐标系映射矩阵
      962.686 0 691.86
      0 820.579 344.445
      0 0 1
      畸变参数(k1,k2,k3,p1,p2)
      -0.375764 0.0277159 -0.00834643 -0.00988833 0.0815268
    #include <opencv.hpp>
    #include <string>
    #include <iostream>
    #include <fstream>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    #define PATH "img//"
    #define NUM 20
    
    void get_camera_param()
    {
    	// 定义用来保存导入的图片
    	Mat image_in;
    	// 定义用来保存文件路径的容器
    	vector<Mat> rvecs, tvecs;
    	// 定义相机矩阵,畸变矩阵
    	Mat cameraMatrix;
    	Mat distCoeffs;
    	int flags = 0;
    	// 定义保存图像二维角点的容器
    	vector<Point2f> corners;
    	// 定义保存图像三维角点的容器
    	vector<vector<Point2f> > corners2;
    	// 定义保存图像二维和三维角点的容器
    	vector<Point3f> worldPoints;
    	vector<vector<Point3f>> worldPoints2;
    	//***************读取一个文件夹中的所有图片(所有标定图片)**********************
    	for (int j = 0; j < 7; j++) {
    		for (int k = 0; k < 7; k++) {
    			worldPoints.push_back(Point3f(j*1.0, k*1.0, 0.0f));
    		}
    	}
    	for (int i = 1; i <= NUM; i++) {
    		string str = PATH + to_string(i) + ".jpg";
    		image_in = imread(str);
    		bool found = findChessboardCorners(image_in, Size(7, 7), corners, CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
    		// 将找到的角点放入容器中;
    		corners2.push_back(corners);
    		//画出角点
    		drawChessboardCorners(image_in, Size(7, 7), corners, found);
    		//显示图像
    		imshow("test", image_in);
    		 //图像刷新等待时间,单位ms
    		waitKey(0);
    		// 世界坐标系的二维vector 放入三维vector
    		worldPoints2.push_back(worldPoints);
    		cout << str << endl;
    	}
    	calibrateCamera(worldPoints2, corners2, image_in.size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);
    
    	//*************************************保存参数至txt*****************************************
    	ofstream outfile("CameraParam.txt");
    	cout << cameraMatrix.type() << endl;
    	outfile << cameraMatrix.at<double>(0, 0) << " " << cameraMatrix.at<double>(0, 1) << " " << cameraMatrix.at<double>(0, 2) << endl;
    	outfile << cameraMatrix.at<double>(1, 0) << " " << cameraMatrix.at<double>(1, 1) << " " << cameraMatrix.at<double>(1, 2) << endl;
    	outfile << cameraMatrix.at<double>(2, 0) << " " << cameraMatrix.at<double>(2, 1) << " " << cameraMatrix.at<double>(2, 2) << endl;
    	for (int i = 0; i < distCoeffs.cols; i++)
    	{
    		outfile << distCoeffs.at<double>(0, i) << " ";
    	}
    	outfile.close();
    }
    

    2 C#-Winform去畸变显示

    • (1) 搭建C# OpencvSharp环境。
    • (2) 使用Opencv的VideoCapture对接海康威视网络摄像机的rtsp视频流。
    • (3) 读取TXT文件获取相机标定生成的相机变换矩阵和畸变参数
    • (4) 开启一个子线程读取视频流,使用Opencv的Undistort方法去畸变,然后用PictureBox显示,整个去畸变算法时间为30ms,海康网络摄像机的最大采样频率为25帧/秒,去畸变显示和用SDK显示实时性上相差无几。
    • (5) 加载实时录像和抓图功能,视频和图像均已去畸变,可与海康SDK的摄像机位移控制等功能结合使用。
    using System;
    using System.Drawing;
    using System.Windows.Forms;
    using OpenCvSharp;
    using OpenCvSharp.Extensions;
    using System.IO;
    using System.Threading;
    namespace Delete_Camera_Distortion_CSharp
    {
        public partial class Form1 : Form
        {
            Mat cameraMatrix = new Mat(3, 3, MatType.CV_64F);//相机外参矩阵
            Mat distCoeffs = new Mat(1, 5, MatType.CV_64F);//相机内参即畸变系数
            Thread thread;//开辟新线程利用rtsp读取视频流
            bool keep_video = false;//判断是否需要实时录像
            bool keep_image = false;//判断是否需要抓图
            VideoWriter writer;//保存录像视频流对象
            VideoCapture capture1;//opencv视频流对象
            public Form1()
            {
                InitializeComponent();
                get_txt_info();
            }
    
            /// <summary>
            /// 读取TXT文件的相机矩阵和畸变系数
            /// </summary>
            private void get_txt_info()
            {
                int rows = 0;
                try
                {
                    using (StreamReader sr = new StreamReader("CameraParam.txt"))
                    {
                        string strline;
                        // 从文件读取并显示行,直到文件的末尾 
                        while ((strline = sr.ReadLine()) != null)
                        {
                            string[] line = System.Text.RegularExpressions.Regex.Replace(strline.Trim(), @"[\s]+", " ").Split(" ".ToCharArray());
                            if (rows < 3)
                            {
                                for (int cols = 0; cols < line.Length; cols++)
                                {
                                    cameraMatrix.At<double>(rows, cols) = Convert.ToDouble(line[cols]);
                                }
                                rows++;
                            }
                            else
                            {
                                for (int cols = 0; cols < 5; cols++)
                                {
                                    distCoeffs.At<double>(0, cols) = Convert.ToDouble(line[cols]);
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
                catch (Exception e)
                {
                    Console.WriteLine("The file could not be read:");
                    Console.WriteLine(e.Message);
                }
            }
            /// <summary>
            /// 子线程读网络摄像机视频流
            /// </summary>
            private void MyThread()
            {
                string url = "rtsp://admin:123456@192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101?transportmode=unicast";
                capture1 = new VideoCapture(url);
                while(capture1.IsOpened())
                {
                    while (!keep_video&&!keep_image)
                    {
                        Mat image = new Mat();
                        bool ret = capture1.Read(image);
                        if (ret)
                        {
                            Bitmap bit_img = image.ToBitmap();
                            this.pictureBox1.Image = bit_img;
    
                            Mat result = new Mat();
                            Cv2.Undistort(image, result, cameraMatrix, distCoeffs);
                            string Text = DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
                            Cv2.PutText(result, Text, new OpenCvSharp.Point(40, 70), HersheyFonts.HersheyPlain, 3.3, new Scalar(0, 0, 255), 4);
    
                            Bitmap bit_img1 = result.ToBitmap();
                            this.pictureBox2.Image = bit_img1;
                        }
                        image.Release();
                        System.GC.Collect();
                    }
    
                    while (keep_video)
                    {
                        Mat image = new Mat();
                        bool ret = capture1.Read(image);
                        if (ret)
                        {
                            Bitmap bit_img = image.ToBitmap();
                            this.pictureBox1.Image = bit_img;
    
                            Mat result = new Mat();
                            Cv2.Undistort(image, result, cameraMatrix, distCoeffs);
                            string Text = DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd  hh:mm:ss");
                            Cv2.PutText(result, Text, new OpenCvSharp.Point(40, 70), HersheyFonts.HersheyPlain, 3.3, new Scalar(0, 0, 255), 5);
    
                            Bitmap bit_img1 = result.ToBitmap();
                            this.pictureBox2.Image = bit_img1;
    
                            writer.Write(result);
                        }
                        image.Release();
                        System.GC.Collect();
                    }
    
                    while (keep_image)
                    {
                        Mat image = new Mat();
                        bool ret = capture1.Read(image);
                        if (ret)
                        {
                            Bitmap bit_img = image.ToBitmap();
                            this.pictureBox1.Image = bit_img;
    
                            Mat result = new Mat();
                            Cv2.Undistort(image, result, cameraMatrix, distCoeffs);
                            Bitmap bit_img1 = result.ToBitmap();
                            string Text = DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd  hh:mm:ss");
                            Cv2.PutText(result, Text, new OpenCvSharp.Point(40, 70), HersheyFonts.HersheyPlain, 3.3, new Scalar(255, 255, 255), 4);
                            this.pictureBox2.Image = bit_img1;
    
                            string path = "..//image//" + DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd--hh-mm-ss") + ".jpg";
                            Cv2.ImWrite(path, result);
                            keep_image = !keep_image;
                        }
                        image.Release();
                        System.GC.Collect();
                    }
                }      
            }
            /// <summary>
            /// 开始预览按钮点击事件
            /// </summary>
            /// <param name="sender"></param>
            /// <param name="e"></param>
            private void button1_Click_1(object sender, EventArgs e)
            {
                Control.CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;
                thread = new Thread(new ThreadStart(MyThread));
                thread.IsBackground = true;
                thread.Start();
                button1.Enabled = false;
                button2.Enabled = true;
            }
            /// <summary>
            /// 结束预览按钮点击事件
            /// </summary>
            /// <param name="sender"></param>
            /// <param name="e"></param>
            private void button2_Click_1(object sender, EventArgs e)
            {
                thread.Abort();
    
                while (thread.ThreadState != ThreadState.Aborted)
                {
                    Thread.Sleep(100);
                }
                button1.Enabled = true;
                button2.Enabled = false;
                this.pictureBox1.Refresh();
                this.pictureBox2.Refresh();
            }
            /// <summary>
            /// 开始实时录像按钮点击事件
            /// </summary>
            /// <param name="sender"></param>
            /// <param name="e"></param>
            private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                keep_video = !keep_video;
                writer = new VideoWriter();
                string path = @"..//video//" + DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd--hh-mm-ss") +".mp4";
                Console.WriteLine(path);
                writer.Open(path, FourCC.AVC, 20, new OpenCvSharp.Size(1280, 720), true);
                button4.Enabled = false;
                button3.Enabled = true;
            }
            /// <summary>
            /// 结束实时录像点击事件
            /// </summary>
            /// <param name="sender"></param>
            /// <param name="e"></param>
            private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                keep_video = !keep_video;
                writer.Release();
                button4.Enabled = true;
                button3.Enabled = false;
            }
            /// <summary>
            /// 抓图按钮点击事件
            /// </summary>
            /// <param name="sender"></param>
            /// <param name="e"></param>
            private void button6_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                keep_image = true;
            }
        }
    }
    
    
    
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  • opencv图像畸变校正

    2019-07-01 22:28:36
  • 2,选择图所示 ... 4,标定板一格的宽度 5,失败的会遗弃 ...opencv畸变数组为(k1, k2, p1, p2, k3) 第三个为相机内参,将其输入到opencv中时候,要转置,可看下图的写法 ** Mat cameraMatrix = Mat::e

    1,打开matlib,点击图所示
    在这里插入图片描述
    2,选择图所示
    在这里插入图片描述
    3,点击如图所示
    在这里插入图片描述
    4,标定板一格的宽度
    在这里插入图片描述
    5,失败的会遗弃
    在这里插入图片描述
    6,计算,
    在这里插入图片描述
    7,导出结果
    在这里插入图片描述
    8,在主页面点击如图所示
    在这里插入图片描述
    9,获得畸变系数
    在这里插入图片描述
    **参数说明:
    第一个为径向畸变:k1 ,k2, k3=0(matlib 省略了)
    第二个为切向畸变:p1,p2
    opencv 的畸变数组为(k1, k2, p1, p2, k3)
    第三个为相机内参,将其输入到opencv中时候,要转置,可看下图的写法
    **
    在这里插入图片描述

      Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
        cameraMatrix.at<double>(0, 0) = 9.965257798007656e+02;
        cameraMatrix.at<double>(0, 1) = 0.564489974568628;
        cameraMatrix.at<double>(0, 2) = 6.469468349497042e+02;
        cameraMatrix.at<double>(1, 1) = 9.968651209953272e+02;
        cameraMatrix.at<double>(1, 2) = 5.257078954990782e+02;
        cameraMatrix.at<double>(2, 2) = 1;
    

    10,将内参导入到txt中,然后用opencv读取,或者手动的在opencv输入
    此处图简单,就直接输入

    #include "opencv2/opencv.hpp"
    #include <iostream>
    #include"traversal.h"
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    
        Mat frame = imread("1.jpg");
        Mat frameCalibration;
    
        
         
        Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
        cameraMatrix.at<double>(0, 0) = 9.965257798007656e+02;
        cameraMatrix.at<double>(0, 1) = 0.564489974568628;
        cameraMatrix.at<double>(0, 2) = 6.469468349497042e+02;
        cameraMatrix.at<double>(1, 1) = 9.968651209953272e+02;
        cameraMatrix.at<double>(1, 2) = 5.257078954990782e+02;
        cameraMatrix.at<double>(2, 2) = 1;
    
        Mat distCoeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
        distCoeffs.at<double>(0, 0) = -0.148004626720803; // k1
        distCoeffs.at<double>(1, 0) = 0.103454832683536;  // k2
        distCoeffs.at<double>(2, 0) = 2.339424306625256e-04; //p1
        distCoeffs.at<double>(3, 0) = -9.569429486376358e-04; //p2
        distCoeffs.at<double>(4, 0) = 0; //k3
    
        Mat view, rview, map1, map2;
        Size imageSize;
        imageSize = frame.size();
        initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(),
        getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0),
        imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
    
    
        remap(frame, frameCalibration, map1, map2, INTER_LINEAR);
    /*       imshow("Origianl", frame);
        imshow("Calibration", frameCalibration);*/
        imwrite("update.jpg", frameCalibration);
        waitKey(0);
        return 0;
    }
    

    函数说明
    initUndistortRectifyMap

    CV_EXPORTS_W void initUndistortRectifyMap( InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
                               InputArray R, InputArray newCameraMatrix,
                               Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2 );
    

    函数功能:计算无畸变和修正转换映射。
    参数说明:
    1.cameraMatrix:输入相机矩阵

    2.distCoeffs:输入参数,相机的畸变系数:(k1,k2,p1,p2[,k3[,k4,k5,k6[,s1,s2,s3,s4[,τx,τy]]]]),有4,5,8,12或14个元素。如果这个向量是空的,就认为是零畸变系数。

    3.R:可选的修正变换矩阵,是个3*3的矩阵。通过stereoRectify计算得来的R1或R2可以放在这里。如果这个矩阵是空的,就假设为单位矩阵。在cvInitUndistortMap中,R被认为是单位矩阵。

    4.newCameraMatrix:新的相机矩阵

    5.size:未畸变的图像尺寸。

    6.m1type:第一个输出的映射的类型,可以为 CV_32FC1, CV_32FC2或CV_16SC2,参见cv::convertMaps。

    7.map1:第一个输出映射。

    8.map2:第二个输出映射。

    ==================================================

    getOptimalNewCameraMatrix
    在这里插入图片描述
    当alpha=1的时候,原图像中的所有像素能够得到保留

    ===================================================

    remap
    在这里插入图片描述

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空空如也

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