精华内容
下载资源
问答
  • 去除畸变是图像处理最常用的操作,请获取去除畸变的多种方式!记得点赞!给苦逼的程序员一点动力。 PYTHON 除畸变 #获得去除畸变的图像 def calibration(img): mtx = np.array([ [ 2.43714600e+02, 0., 3.56074585e...

    简介

    去除畸变是图像处理最常用的操作,请获取去除畸变的多种方式!记得点赞!给苦逼的程序员一点动力。

    PYTHON 除畸变

    #获得去除畸变的图像
    def calibration(img):
        mtx = np.array([ [ 2.43714600e+02, 0., 3.56074585e+02],
                         [0., 1.43695648e+02, 2.82849579e+02],
                         [0, 0, 1]])
    
        dist  = np.array([ 1.68765223e-01, 6.45689249e-01, -3.87637527e-07,
           1.74045555e-05, 1.51894258e-02, 6.05511725e-01, 1.86023712e-01,
           8.58336240e-02]).reshape((1,8))
        mapx_cali ,mapy_cali  = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, mtx,(1280, 960), 5)
        cali_img = cv2.remap(img, mapx_cali, mapy_cali, cv2.INTER_LINEAR)
        return cali_img
    

    C++ 除畸变

    #获得去除畸变的图像
    /**
      @brief 获取去除畸变的图片;
      @param cv::Mat src 原图;
      @double width, double height, double fx, double fy, double cx, double cy, double k1, double k2, double p1, double p2, double k3, double k4, double k5, double k6
       图片的宽高(width,height),机器的内参(fx,fy,cx,xy),机器的畸变参数(k1,k2,p1,p2,k3,k4,k5,k6)
      @return cv::Mat 获得去除畸变的图片;
    
    */
    cv::Mat calibration(cv::Mat src,double width, double height,
                                     double fx, double fy, double cx, double cy,
                                     double k1, double k2, double p1, double p2, double k3, double k4, double k5, double k6){
    
        cv::Mat calibration_mat;
        Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
        //内参矩阵, 就算复制代码,也不要用我的参数。摄像头都不一样...
        cameraMatrix.at<double>(0, 0) = fx;
        cameraMatrix.at<double>(0, 1) = 0;
        cameraMatrix.at<double>(0, 2) = cx;
        cameraMatrix.at<double>(1, 1) = fy;
        cameraMatrix.at<double>(1, 2) = cy;
        cameraMatrix.at<double>(2, 0) = 0;
        cameraMatrix.at<double>(2, 1) = 0;
        cameraMatrix.at<double>(2, 2) = 1;
        cout << cameraMatrix << endl;
        //畸变参数,不要用我的参数~
        Mat distCoeffs = Mat::zeros(8, 1, CV_64F);
        distCoeffs.at<double>(0, 0) = k1;
        distCoeffs.at<double>(1, 0) = k2;
        distCoeffs.at<double>(2, 0) = p1;
        distCoeffs.at<double>(3, 0) = p2;
        distCoeffs.at<double>(4, 0) = k3;
        distCoeffs.at<double>(5, 0) = k4;
        distCoeffs.at<double>(6, 0) = k5;
        distCoeffs.at<double>(7, 0) = k6;
        cout << distCoeffs << endl;
        Mat view, rview, map1, map2;
        Size imageSize;
        imageSize = src.size();
        //    mapx_cali ,mapy_cali  = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, mtx,(1280, 960), 5)
    //    cali_img = cv2.remap(img, mapx_cali, mapy_cali, cv2.INTER_LINEAR)
    //    return cali_img
    //    initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(),
    //                            getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0),
    //                            imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
        initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(),
                                cameraMatrix,imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
        remap(src, calibration_mat, map1, map2, INTER_LINEAR);
        return calibration_mat;
    
    }
    
    
    展开全文
  • int main() { /********************** * 读取相机内参数和畸变系数 *********************/ const string strSettingPath = "../undistort.yaml"; // 读取相机参数 cv::FileStorage fSettings(strSettingPath, cv:...

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <string>
    
    using namespace std;
    
    int main() {
      /**********************
       * 读取相机内参数和畸变系数
       *********************/
      const string strSettingPath = "../undistort.yaml"; // 读取相机参数
      cv::FileStorage fSettings(strSettingPath, cv::FileStorage::READ);
      float fx = fSettings["Camera.fx"];
      float fy = fSettings["Camera.fy"];
      float cx = fSettings["Camera.cx"];
      float cy = fSettings["Camera.cy"];
      cv::Mat K = cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);// 构造内参数矩阵
      K.at<float>(0,0) = fx;
      K.at<float>(1,1) = fy;
      K.at<float>(0,2) = cx;
      K.at<float>(1,2) = cy;
    
    //  cv::Matx33f intrinsic_matrix = cv::Matx33f::eye();// 另一种定义的方法
    //  intrinsic_matrix(0,0) = fx;
    //  intrinsic_matrix(1,1) = fy;
    //  intrinsic_matrix(0,2) = cx;
    //  intrinsic_matrix(1,2) = cy;
    
      float k1 = fSettings["Camera.k1"];// 畸变系数 k1, k2, p1, p2
      float k2  = fSettings["Camera.k2"];
      float p1 = fSettings["Camera.p1"];
      float p2= fSettings["Camera.p2"];
      cv::Mat DistCoef(4,1,CV_32F);// 构造畸变系数矩阵
      DistCoef.at<float>(0) = k1;
      DistCoef.at<float>(1) = k2;
      DistCoef.at<float>(2) = p1;
      DistCoef.at<float>(3) = p2;
    
    //  cv::Vec4f distortion_coeffs;// 另一种定义畸变系数矩阵的方法
    //  distortion_coeffs(0) = k1;
    //  distortion_coeffs(1) = k2;
    //  distortion_coeffs(2) = p1;
    //  distortion_coeffs(3) = p2;
    
      cv::Mat image_distorted = cv::imread("../distorted.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);// 读取带畸变的图像
      cv::imshow("image_distorted", image_distorted);
      cv::waitKey();
    
    
      /****************************************
       * 使用cv::goodFeaturesToTrack提取图像特征点
       ***************************************/
      const int MAX_CNT = 150;
      const int MIN_DIST = 30;
      vector<cv::Point2f> pts;
      cv::goodFeaturesToTrack(image_distorted, pts, MAX_CNT, 0.01, MIN_DIST);// 提取特征点的图像要是灰度图
      /**
       * cv::goodFeaturesToTrack 角点检测
       * 第一个参数是输入图像(8位或32位单通道图)
       * 第二个参数是检测到的所有角点,类型为vector或数组,由实际给定的参数类型而定。如果是vector
       * 那么它应该是一个包含cv::Point2f的vector对象;如果类型是cv::Mat,那么它的每一行对应一个角点,点的x、y位置分别是两列
       * 第三个参数用于限定检测到的点数的最大值
       * 第四个参数表示检测到的角点的质量水平(通常是0.10到0.01之间的数值,不能大于1.0)
       * 第五个参数用于区分相邻两个角点的最小距离(小于这个距离得点将进行合并)
       * 第六个参数是mask,如果指定,它的维度必须和输入图像一致,且在mask值为0处不进行角点检测
       * 第七个参数是blockSize,表示在计算角点时参与运算的区域大小,常用值为3,但是如果图像的分辨率较高则可以考虑使用较大一点的值
       * 第八个参数用于指定角点检测的方法,如果是true则使用Harris角点检测,false则使用Shi Tomasi算法
       * 第九个参数是在使用Harris算法时使用,最好使用默认值0.04。
       */
      cv::Mat image_distorted_pts = image_distorted.clone();// 在图像中画出检测到的特征点
      for(auto& pt:pts){
          circle(image_distorted_pts, pt, 2, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
          /**
           * 在图像上面画出检测的到的特征点
           * cvCircle(CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)
           * img为源图像指针
           * center为画圆的圆心坐标
           * radius为圆的半径
           * color为设定圆的颜色,规则根据B(蓝)G(绿)R(红)
           * thickness 如果是正数,表示组成圆的线条的粗细程度。否则,-1表示圆是否被填充
           * line_type 线条的类型。默认是8
           * shift 圆心坐标点和半径值的小数点位数
           */
      }
      cv::imshow("image_distorted_pts", image_distorted_pts);
      cv::waitKey();
    
      cv::Mat image_distorted_rectangle = image_distorted.clone();// 画出方框
      cv::Rect Bbox{338, 141, 23, 57};
      cv::rectangle(image_distorted_rectangle, Bbox, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 1);
      cv::imshow("image_distorted_rectangle", image_distorted_rectangle);
      cv::waitKey();
    
      int image_Width, image_Height;
      image_Width = fSettings["image.Width"];
      cout << image_Width << endl; // 752
      image_Height = fSettings["image.Height"];
      cout << image_Height << endl; // 480
      cv::Mat image_undistort_diy = cv::Mat(image_Height, image_Width, CV_8UC1);
      for (int v = 0; v < image_Height; v++) {// 计算去畸变后图像的内容
        for (int u = 0; u < image_Width; u++) {
          double x = (u - K.at<float>(0,2)) / K.at<float>(0,0);
          // 按照公式计算点(u,v)对应到畸变图像中的坐标(u_image_undistort_diy, v_image_undistort_diy)
          double y = (v - K.at<float>(1,2)) / K.at<float>(1,1);
          double r = sqrt(x * x + y * y);
          double x_distorted = x * (1 + DistCoef.at<float>(0) * r * r + DistCoef.at<float>(1) * r * r * r * r) +
                               2 * DistCoef.at<float>(2) * x * y + DistCoef.at<float>(3) * (r * r + 2 * x * x);
          double y_distorted = y * (1 + DistCoef.at<float>(0) * r * r + DistCoef.at<float>(1) * r * r * r * r) +
                               DistCoef.at<float>(2) * (r * r + 2 * y * y) + 2 * DistCoef.at<float>(3) * x * y;
          double u_distorted = K.at<float>(0,0) * x_distorted + K.at<float>(0,2);
          double v_distorted = K.at<float>(1,1) * y_distorted + K.at<float>(1,2);
          image_undistort_diy.at<uchar>(v, u) = image_distorted.at<uchar>((int) v_distorted, (int) u_distorted);
        }
      }
      cv::imshow("image_undistort_diy", image_undistort_diy);
      cv::waitKey();
    
      uint N = pts.size();// 对特征点去畸变,并显示N为提取的特征点数量,将N个特征点保存在N*2的mat中
      cv::Mat mat_pts(N,2,CV_32F);
      for(int i=0; i<N; i++){
        mat_pts.at<float>(i,0)=pts[i].x;
        mat_pts.at<float>(i,1)=pts[i].y;
      }
      mat_pts=mat_pts.reshape(2);// 调整mat的通道为2,矩阵的行列形状不变
      cv::undistortPoints(mat_pts, mat_pts, K, DistCoef, cv::Mat(), K);// 对每一个检测到的特征点进行去畸变
      /**
       * void undistortPoints( InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
       * InputArray R = noArray(), InputArray P = noArray());
       */
      mat_pts=mat_pts.reshape(1);
    
      for(int i=0; i<N; i++){// 存储去几遍校正后的特征点
        cv::Point2f kp = pts[i];
        kp.x=mat_pts.at<float>(i,0);
        kp.y=mat_pts.at<float>(i,1);
        pts[i] = kp;
      }
    
      cv::Mat image_undistort_diy_pts = image_undistort_diy.clone();
      for(auto& pt:pts){// 将去畸变的特征点画在去畸变的图像上
          circle(image_undistort_diy_pts, pt, 2, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
      }
      cv::imshow("image_undistort_diy_pts", image_undistort_diy_pts);
      cv::waitKey();
    
      cv::Mat mat_rectangle(4, 2,  CV_32F);
      mat_rectangle.at<float>(0, 0) = Bbox.x;
      mat_rectangle.at<float>(0, 1) = Bbox.y;
    
      mat_rectangle.at<float>(1, 0) = Bbox.x + Bbox.width;
      mat_rectangle.at<float>(1, 1) = Bbox.y;
    
      mat_rectangle.at<float>(2, 0) = Bbox.x;
      mat_rectangle.at<float>(2, 1) = Bbox.y + Bbox.height;
    
      mat_rectangle.at<float>(3, 0) = Bbox.x + Bbox.width;
      mat_rectangle.at<float>(3, 1) = Bbox.y + Bbox.height;
    
      mat_rectangle = mat_rectangle.reshape(2);  // 2通道,行列不变
      cv::undistortPoints(mat_rectangle, mat_rectangle, K, DistCoef, cv::Mat(), K);
      // 同样也是调用点的去畸变函数,对矩形方框的四个顶点去畸变并显示
      mat_rectangle = mat_rectangle.reshape(1);  // 单通道,行列不变
    
      double MaxX, MaxY;
      Bbox.x = min(mat_rectangle.at<float>(0, 0), mat_rectangle.at<float>(2, 0));
      MaxX   = max(mat_rectangle.at<float>(1, 0), mat_rectangle.at<float>(3, 0));
      Bbox.y = min(mat_rectangle.at<float>(0, 1), mat_rectangle.at<float>(1, 1));
      MaxY   = max(mat_rectangle.at<float>(2, 1), mat_rectangle.at<float>(3, 1));
      Bbox.width = MaxX - Bbox.x;
      Bbox.height = MaxY - Bbox.y;
      cv::Mat image_undistort_diy_rectangle = image_undistort_diy.clone();
      cv::rectangle(image_undistort_diy_rectangle, Bbox, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 1);
      cv::imshow("image_undistort_diy_rectangle", image_undistort_diy_rectangle);
      cv::waitKey();
    
    
      cv::Mat mapx = cv::Mat(image_distorted.size(), CV_32FC1);
      cv::Mat mapy = cv::Mat(image_distorted.size(), CV_32FC1);
      cv::Size imageSize(image_Width, image_Height);
      //  const double alpha = 1;
      const double alpha = 0;
      cv::Mat NewCameraMatrix = getOptimalNewCameraMatrix(K, DistCoef, imageSize, alpha, imageSize, 0);
      // 调用opencv函数getOptimalNewCameraMatrix initUndistortRectifyMap remap 去畸变 
      /**
       * Mat cv::getOptimalNewCameraMatrix()函数的功能是"Return the new camera matrix based on the free scaling parameter"
       * 参数含义
       * InputArray 	cameraMatrix,                  // 相机内参矩阵
       * InputArray 	distCoeffs,                    // 相机畸变参数
       * Size 	        imageSize,                     // 图像尺寸
       * double 	        alpha,                     // 缩放比例
       * 当alpha=1 原图像中的所有像素能够得到保留,因此这个时候得到的矫正后的图像是带黑框的
       * 当alpha=0 得到的图像是不带黑色边框的,相对于原图像,此时的图像损失了部分像素
       * Size 	        newImgSize = Size(),           // 校正后的图像尺寸
       * Rect * 	        validPixROI = 0,               // 输出感兴趣区域设置
       * bool 	        centerPrincipalPoint = false   // 可选标志
       *
       * 单目相机 newCameraMatrix可以用cv::getOptimalNewCameraMatrix计算,或者直接与cameraMatrix相等
       * 双目相机 newCameraMatrix一般是用cv::stereoRectify计算
       * 也可以和原图内参数相同,这时候图像比alpha=0的时候还是要损失更多像素,看上去图像更不清晰了
       */
    
       initUndistortRectifyMap(K, DistCoef, cv::Mat(), NewCameraMatrix, imageSize, CV_16SC2, mapx, mapy);
      /**
       * void cv::initUndistortRectifyMap()函数用于计算原始图像和矫正图像之间的转换关系,将结果以映射的形式表达映射关系存储在map1和map2中
       * 参数含义
       * InputArray 	cameraMatrix,     // 原相机内参矩阵
       * InputArray 	distCoeffs,       // 原相机畸变参数
       * InputArray 	R,                // 可选的修正变换矩阵
       * InputArray 	newCameraMatrix,  // 新相机内参矩阵
       * Size 	        size,             // 去畸变后图像的尺寸
       * int 	        m1type,           // 第一个输出的映射(map1)的类型,CV_32FC1 or CV_16SC2
       * OutputArray 	map1,             // 第一个输出映射,存储去畸变像素的横坐标
       * OutputArray 	map2              // 第二个输出映射,存储去畸变像素的纵坐标
       */
      cv::Mat image_undistort_NewCameraMatrix_remap;
      remap(image_distorted, image_undistort_NewCameraMatrix_remap, mapx, mapy, cv::INTER_LINEAR);
      /**
       * void cv::remap()函数功能:把原始图像中某位置的像素映射到矫正后的图像指定位置。
       * 这里的map1和map2就是上面cv::initUndistortRectifyMap()计算出来的结果。
       * 参数含义
       * InputArray    src,                        // 原始图像
       * OutputArray   dst,                        // 矫正图像
       * InputArray    map1,                       // 第一个映射
       * InputArray    map2,                       // 第二个映射
       * int           interpolation,              // 插值方式
       * int           borderMode=BORDER_CONSTANT, // 边界模式
       * const Scalar& borderValue=Scalar()        // 边界颜色,默认Scalar()黑色
       */
        cv::imshow("image_undistort_NewCameraMatrix_remap", image_undistort_NewCameraMatrix_remap);
        cv::waitKey();
    
        initUndistortRectifyMap(K, DistCoef, cv::Mat(), K, imageSize, CV_16SC2, mapx, mapy);
        cv::Mat image_undistort_K_remap;
        remap(image_distorted, image_undistort_K_remap, mapx, mapy, cv::INTER_LINEAR);
        cv::imshow("image_undistort_K_remap", image_undistort_K_remap);
        cv::waitKey();
    
    
      cv::Mat image_undistort_undistort;
      cv::undistort(image_distorted, image_undistort_undistort, K, DistCoef, NewCameraMatrix);// 调用opencv函数 undistort 去畸变
      /**
       * void cv::undistort()函数功能对图像进行畸变矫正,上面是去畸变分步骤的方法
       * 如果undistort函数的最后一个参数使用原相机内参,那么得到的结果相当于alpha=0的情况。
       * 如果undistort函数的最后一个参数使用getOptimalNewCameraMatrix计算出来的新矩阵,那么得到损失像素后的图像,当alpha=1时
       * 有多个图片需要矫正推荐组合的方法,这种方法适合图片少的情况
       * 因为initUndistortRectifyMap函数只需要计算一次就行,不需要每次循环都计算
       * undistort函数内部调用了initUndistortRectifyMap和remap
       * 函数参数
       * InputArray 	src,                        // 原始图像
       * OutputArray 	dst,                        // 矫正图像
       * InputArray 	cameraMatrix,               // 原相机内参矩阵
       * InputArray 	distCoeffs,                 // 相机畸变参数
       * InputArray 	newCameraMatrix = noArray() // 新相机内参矩阵
       */
      cv::imshow("image_undistort_undistort", image_undistort_undistort);
      cv::waitKey();
      return 0;
    }
    
    //https://zhuanlan.zhihu.com/p/74133719
    //https://zhuanlan.zhihu.com/p/137053640
    //https://blog.csdn.net/u013341645/article/details/78710740
    //    设置角点检测参数
    //    std::vector<cv::Point2f> corners;
    //    int max_corners = 100;
    //    double quality_level = 0.01;
    //    double min_distance = 10;
    //    int block_size = 3;
    //    bool use_harris = false;
    //    double k = 0.04;
    //    // 指定亚像素计算迭代标注
    //    cv::TermCriteria criteria = cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER + cv::TermCriteria::EPS,40,0.01);
    //    // 亚像素检测
    //    cv::cornerSubPix(RawImage_Gray, corners, cv::Size(5, 5), cv::Size(-1, -1), criteria);
    //    // 将检测到的亚像素角点绘制到复制的原图上
    
    
    展开全文
  • 2去除畸变原理 3 程序流程 main-构造函数 订阅scan话题 调用scancallback处理 scancallback scan话题数据提取到vector数组(包括angles,ranges) vector数组保存到pcl::PointCloudplc::PointXYZRGB类型的点云...

    1 激光雷达运动畸变

    • 1)激光帧产生畸变的根源:
        每个激光点都具有不同的基准位姿。
    • 2)产生的原因:
        激光测量时伴随机器人的运动,激光点的数据不是瞬时获得的,当激光帧率较低时,机器人运动带来的激光帧运动畸变不能忽略。(如5Hz的激光雷达,一帧激光的首尾时间差为200ms,如果机器人转速为1.57rad/s,那么首尾激光点基准坐标系位姿误差将达到18度)

    2 去除畸变原理

    • 去除激光帧畸变原理:把一帧激光的每个激光点坐标变换到不同时刻的机器人里程计上
    • 里程计辅助方法:imu、轮式里程计
    • 1)IMU
        直接测量获得角速度和线速度,但对于机器人位移和角度需要积分
        更新速度高1khz-8khz
        具有较高的角速度测量精度,但线加速度精度差
    • 2)轮式里程计
        更新速度高100-200Hz
        (一般机器人轮式里程计200hz,即可认为满足一定的要求,200hz一帧5ms,1.57rad/s下,误差仅为0.45度,可认为机器人没有运动。)

    3 程序流程

    1) main-构造函数
        订阅scan话题
        调用scancallback处理
    2) scancallback
        scan话题数据提取到vector数组(包括angles,ranges) 
        vector数组保存到pcl::PointCloud<plc::PointXYZRGB>类型的点云中
        调用Lidar_Calibration进行畸变矫正
    3) Lidar_Calibration
        程序对激光雷达数据进行分段线性插值*****
        调用Lidar_MotionCalibration激光雷达运动畸变去除分段函数*****
        调用getLaserPose得到激光雷达在odom中的位姿
    

    4 程序实现显示

    • scan使用ros话题显示
    • 校正后的使用pcl_viewer显示
       (后续可以把pcl改为话题发布,这样数据一块显示可以作比较)
      郝奇-去除激光雷达运动畸变
    展开全文
  • 如何去除相机畸变

    千次阅读 2018-10-27 17:34:15
    假设小伙伴们对相机的内参比较熟悉的情况下,可以快速理解,如有疑问,可先移步内外参链接:还没写,度娘都有的 第一步:将图像坐标系...其中,X[i]、Y[i]为摄像机去畸变前坐标,x[i]、y[i]为图像坐标系坐标,剩余...

    假设小伙伴们对相机的内参比较熟悉的情况下,可以快速理解,如有疑问,可先移步内外参链接:还没写,度娘都有的

    第一步:将图像坐标系坐标转换到摄像机坐标系坐标,根据内参模型,有:
    X[i]=(x[i]-principal[0])/focal[0];
    Y[i]=(y[i]-principal[1])/focal[1];
    其中,X[i]、Y[i]为摄像机去畸变前坐标,x[i]、y[i]为图像坐标系坐标,剩余的就不多说了
    第二步:去除耦合系数skew影响,有:
    X[i]=X[i]-Y[i]skew;
    第三步:利用畸变系数k1、k2、k3、p1、p2去除径向畸变和切向畸变,有:
    径向畸变计算:
    temp=X_new[i]X_new[i]+Y_new[i]Y_new[i];
    tempKr=1+k1
    temp+k2
    temp
    temp+k3temptemptemp;
    切向畸变计算:
    deltax=2
    p1X_new[i]Y_new[i]+p2(temp+2X_new[i]X_new[i]);
    deltay=2
    p1X_new[i]Y_new[i]+p2(temp+2Y_new[i]*Y_new[i]);
    畸变校正
    X_new[i]=(X[i]-deltax)/tempKr;
    Y_new[i]=(Y[i]-deltay)/tempKr;
    重复以上步骤n次(一般取20左右)
    第四步:将摄像机坐标系再转换到图像坐标系
    X_new[i]=X_new[i]*focal[0]+principal[0];
    Y_new[i]=Y_new[i]*focal[1]+principal[1];
    大功告成。仔细的小伙伴一定会提出疑问,怎么第三步在用X_new[i]计算X_new[i],bingo,在矫正前需要给X_new[i]赋初值为X[i]。

    展开全文
  • 自标定去除径向畸变

    千次阅读 2019-03-14 10:43:12
    * This program shows how radial_distortion_self_calibration can be used to * calibrate the radial distortion coefficient and the ...* 能够用于标定径向畸变参数和畸变中心 * In the first part of the ...
  • 1去除激光雷达运动畸变 2结合ROS库,pcl库 3包含2个ros包
  • 激光雷达运动畸变去除方法

    千次阅读 2020-07-22 22:58:53
    三、去除运动畸变的原理四、运动去畸变的方法1、纯估计方法(ICP / VICP)2、传感器辅助的方法(odom,IMU)3、融合的方法 本文针对二维激光雷达产生的运动畸变进行了分析,如有错误请指正! 一、激光雷达运动畸变...
  • MATLAB绘制干涉图并去除几何畸变区域 1.利用ArcGIS将tif图裁剪为相同的大小 在利用GIS转为tif文件,使用渲染器统一保存在8bit数据 2.读取显示几何畸变图片矩阵 clear, close all Mj = imread('WD_070620_070805_...
  • 文章目录1 概念介绍1.1 激光雷达传感器1.2 激光雷达数学模型1.3 运动畸变2 畸变去除2.1 纯估计方法2.2 里程计辅助方法2.3 融合方法3 实现一个激光雷达运动畸变去除模块3.1 自定义激光雷达消息3.2 编译激光雷达运动...
  • 详解2D激光雷达运动畸变去除

    千次阅读 多人点赞 2020-04-24 17:09:02
    2D激光雷达运动畸变去除原理解释、代码实现 主要代码如下: 如果需要激光雷达去畸变完整功能包,在下面公众号发送激光雷达,即可获取。 #include <ros/ros.h> #include <tf/tf.h> #include <tf...
  • 在CPU上统一进行运动畸变去除 在单片机层消除运动畸变 体系清晰,不会产生延时 无需考虑时间同步的问题 需要进行时间同步 需要对数据进行压缩,否则会产生较大延时× 需要进行位姿插值√ 目的 通过已知量求未知量。...
  • 相机模型与畸变去除

    2019-12-03 19:45:00
    // 去畸变以后的图 // 计算去畸变后图像的内容 for (int v = 0; v ; v++) for (int u = 0; u ; u++) { double u_distorted = 0, v_distorted = 0; // TODO 按照公式,计算点(u,v)对应到畸变图像中的坐标(u_...
  • 点击上方“AI算法修炼营”,选择“星标”公众号精选作品,第一时间送达今天来看一下使用的文章,主要的内容是移动机器人用于电梯场景中下,对电梯按钮进行角点检测,并对透视畸变自动去除。整体思路...
  • 传感器数据处理二,激光雷达运动畸变去除1、激光雷达传感器介绍测距原理2、激光雷达数学模型介绍3、运动畸变介绍1、畸变去除 纯估计方法2、里程计辅助方法 概念介绍 1、激光雷达传感器介绍 测距原理 三角测距 飞行...
  • 激光slam:2激光雷达运动畸变去除里程计模型与标定激光雷达传感器介绍运动畸变介绍畸变去除 里程计模型与标定 激光雷达传感器介绍 1.测距原理 已知α、β、L,其中α、β由标定得到,L由投影得到。求d。 已知α...
  • 2D雷达的安装方向与坐标系的定义有关,range矩阵的存储顺序与去畸变有关,当倒装雷达时,会改变我们看到的雷达的旋转方向,需要使用外参对雷达的点云进行转换 1. laser to pointcloud的转换公式 angle = angle_min ...
  • 激光雷达运动畸变去除激光雷达传感器介绍数学模型介绍运动畸变介绍去除纯估计方法里程计辅助方法融合方法 激光雷达 传感器介绍 数学模型介绍 运动畸变 介绍 去除 纯估计方法 里程计辅助方法 融合方法 ...
  • 激光SLAM学习(2)——运动畸变去除

    千次阅读 2019-12-20 19:39:28
    目前在做一些自动驾驶相关的工作,处理部分包含了激光雷达数据的畸变去除部分内容,一直是大概知道原理,具体实现过程不是很清楚,最近又复习了深蓝学院的激光slam部分的内容,感觉收获很多,跟大家分享一下~ ...
  • 四丶运动畸变去除 1.纯估计的方法 ICP(迭代最近点):求解两个点云集合的转换关系。 在ICP中没有考虑运动畸变产生的影响,VICP是ICP的改量,考虑了机器人的运动对匹配的影响。 2.传感器辅助(IMU/轮式里程计) ...
  • 激光slam学习日记——激光雷达数学模型和运动畸变去除

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5
收藏数 97
精华内容 38
关键字:

去除畸变