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  • 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
  • 该项目使用 Python 和 OpenCV 来计算 GoPro 的镜头畸变。 然后使用此信息从 GoPro 图像和视频中消除失真。 主要的校准程序是 GoPro_calib_web.py。 一旦计算出失真参数,就可以使用 Undistort.py 去除视频中的失真...
  • 本程序实现一个去畸变的功能,使用的是OpenCV的库函数实现。 本人使用的是OpenCV3.1版本,主要使用的CV的库函数是cv::undistort() 。 (程序中没有添加OpenCV的环境,自己电脑中配置好OpenCV环境的话,需手动添加下....
  • 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]。

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  • 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;
    
    }
    
    
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  • 压缩包包含undistort执行文件,一张示例图片以及拍摄该图片的相机参数。使用者自己使用时,需重新给定相机参数。(matlab代码)
  • 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 ...
    * This program shows how radial_distortion_self_calibration can be used to
    * calibrate the radial distortion coefficient and the center of distortions. 
    * 能够用于标定径向畸变参数和畸变中心
    * In the first part of the program, the edges extracted from
    * a single image are used for the calibration.  The results show that the
    * radial distortions are extracted fairly accurately from the single image.
    * 第一部分,单幅图像提取的边缘能够用于标定,结果显示径向畸变能够相当准确的从单幅图像中求解出。
    * To increase the accuracy, the second part of the program shows
    * how the edges extracted from 20 images can be used to perform the
    * calibration.  Since the edges occur in many different orientations in
    * the 20 images, the principal point can be determined significantly more accurately.
    * 为了提高径向畸变的准确性,第二部分从20张图像提取边缘来进行标定。
    * 因为在这20幅图像中,边缘出现在许多不同的方向,主点能够能准确的确定
    dev_update_off ()
    read_image (Image, 'board/board-01')
    dev_close_window ()
    dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
    set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
    dev_display (Image)
    disp_message (WindowHandle, 'Image with radial distortions', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    stop ()
    * 用canny算子提取亚像素精度的边缘
    * Extract subpixel-precise edges using the Canny filter.
    edges_sub_pix (Image, Edges, 'canny', 1, 10, 40)
    * 把边缘分割成线和圆
    * Segment the edges into lines and circular arcs.
    segment_contours_xld (Edges, SplitEdges, 'lines_circles', 5, 4, 2)
    * 提取轮廓较长的边
    * Select edges that are long enough to be useful for the calibration.
    select_shape_xld (SplitEdges, SelectedEdges, 'contlength', 'and', 30, 100000)
    dev_display (Image)
    dev_set_colored (12)
    dev_display (SelectedEdges)
    disp_message (WindowHandle, 'Extracted edges', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    stop ()
    dev_clear_window ()
    disp_message (WindowHandle, 'Performing self-calibration...', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    * Perform the self-calibration of the radial distortions.
    * 执行径向畸变的自标定  输出:需要用于标定的边、相机内参
    radial_distortion_self_calibration (SelectedEdges, CalibrationEdges, 646, 492, 0.08, 42, 'division', 'variable', 0, CamParSingleImage)
    * Rectify the image, i.e., remove the radial distortions.
    * 矫正图像,去除径向畸变
    get_domain (Image, Domain)
    change_radial_distortion_cam_par ('fixed', CamParSingleImage, 0, CamParSingleImageRect)
    change_radial_distortion_image (Image, Domain, ImageRectified, CamParSingleImage, CamParSingleImageRect)
    * Display the distorted and undistorted image five times to visualize the
    * differences between the images.
    dev_display (Image)
    dev_display (CalibrationEdges)
    disp_message (WindowHandle, 'Edges used for calibration', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    stop ()
    dev_display (ImageRectified)
    disp_message (WindowHandle, 'Image without radial distortions', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    stop ()
    * 20张图像中提取边缘进行自标定,这些边缘会进行累加
    * Now perform the self-calibration using edges extracted from 20 images.
    * The variable Edges will accumulate the edges extracted from the images.
    gen_empty_obj (Edges)
    for J := 1 to 20 by 1
        read_image (Image, 'board/board-' + J$'02d')
        * Extract subpixel-precise edges using the Canny filter.
        edges_sub_pix (Image, ImageEdges, 'canny', 1, 10, 40)
        * Segment the edges into lines and circular arcs.
        segment_contours_xld (ImageEdges, SplitEdges, 'lines_circles', 5, 4, 2)
        * Select edges that are long enough to be useful for the calibration.
        select_shape_xld (SplitEdges, SelectedEdges, 'contlength', 'and', 30, 100000)
        * Accumulate the edges.
        concat_obj (Edges, SelectedEdges, Edges)
        dev_display (Image)
        dev_set_colored (12)
        dev_display (SelectedEdges)
        disp_message (WindowHandle, 'Edges extracted from image ' + J$'d', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    endfor
    dev_clear_window ()
    dev_set_colored (12)
    dev_display (Edges)
    disp_message (WindowHandle, 'Collected edges from multiple images', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    stop ()
    dev_clear_window ()
    disp_message (WindowHandle, 'Performing self-calibration...', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    * Perform the self-calibration of the radial distortions.
    radial_distortion_self_calibration (Edges, CalibrationEdges, 646, 492, 0.08, 42, 'division', 'variable', 0, CamParMultiImage)
    dev_clear_window ()
    dev_set_colored (12)
    dev_display (CalibrationEdges)
    disp_message (WindowHandle, 'Edges used for calibration', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
    disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    stop ()
    * Compute the camera parameters of the undistorted image.
    change_radial_distortion_cam_par ('fixed', CamParMultiImage, 0, CamParMultiImageRect)
    for J := 1 to 20 by 1
        read_image (Image, 'board/board-' + J$'02d')
        get_domain (Image, Domain)
        * Rectify the image, i.e., remove the radial distortions.
        change_radial_distortion_image (Image, Domain, ImageRectified, CamParMultiImage, CamParMultiImageRect)
        * Display the distorted and undistorted image to visualize the
        * differences between the images.
        dev_display (Image)
        disp_message (WindowHandle, 'Image with radial distortions', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
        wait_seconds (0.5)
        dev_display (ImageRectified)
        disp_message (WindowHandle, 'Image without radial distortions', 'window', 0, 0, 'black', 'true')
        wait_seconds (0.5)
    endfor
    
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  • 激光雷达运动畸变去除方法

    千次阅读 2020-06-28 14:48:29
    激光雷达运动畸变产生的原因 在机器人运动过程中,每个激光点都在不同的基准位姿上产生。 激光扫描时伴随着机器人的运动,每个角度的激光数据都不是瞬时获得的,当激光雷达扫描的频率...去除运动畸变的原理 去除激光

    激光雷达运动畸变产生的原因

    在机器人运动过程中,每个激光点都在不同的基准位姿上产生。
    激光扫描时伴随着机器人的运动,每个角度的激光数据都不是瞬时获得的,当激光雷达扫描的频率比较低的时候,机器人运动带来的激光帧的运动畸变是不能被忽略的。例如扫描频率是5Hz的激光雷达,一帧数据的收尾时间差是200ms,如果机器人以0.5m/s的速度沿着x方向行走并扫描前面的墙体,那么200ms后尾部的测量距离和首部的测量距离在x方向上就差10cm。所以如果不是高频扫描,这种运动畸变是不容忽视的。

    去除运动畸变的原理

    去除激光雷达运动畸变的原理是把一帧激光雷达数据的每个激光点对应的激光雷达坐标转换到不同时刻的机器人里程计上

    去除运动畸变的方法

    纯估计方法

    纯估计方法:
    ICP(迭代最近邻匹配 iterative closest point)——点对点匹配
    ICP算法的基本原理是:分别在带匹配的目标点云P和原点云Q中,按照一定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优匹配参数R和T,使得误差函数最小,误差函数如下:
    (https://img-blog.csdnimg.cn/20200628143900198.jpg#pic_center)
    其中n为最邻近点对的个数,pi为目标点云P中的一点,qi为原点云Q中与pi对应的最近点,R为旋转矩阵,t为平移向量。

    ICP算法步骤:
    (1)在目标点云P中取点集pi∈P;
    (2)找出源点云Q中的对应点集qi∈Q,使得||qi-pi||=min;
    (3)计算旋转矩阵R和平移矩阵t,使得误差函数最小;
    (4)对pi使用上一步求得的旋转矩阵R和平移矩阵t进行旋转和平移变换,的到新的对应点集pi’={pi’=Rpi+t,pi∈P};
    (5)计算pi’与对应点集qi的平均距离;
    (6)如果d小于某一给定的阈值或者大于预设的最大迭代次数,则停止迭代计算。
    否则返回第2步,直到满足收敛条件为止。

    ICP算法关键点:
    (1)原始点集的采集
    均匀采样、随机采样和法矢采样
    (2)确定对应点集
    点到点、点到投影、点到面
    (3)计算变化矩阵
    四元数法、SVD奇异值分解法

    VICP(速度估计ICP——velocity estimation ICP)即ICP算法的变种算法,考虑了机器人的运动为匀速运动,进行匹配的时候同时估计机器人的速度。

    里程计辅助

    里程计辅助方法是直接测量机器人的卫衣和角度,具有较高的局部角度测量精度和局部位置测量精度,直接用CPU读取激光雷达数据,同时单片机上传里程计数据,两者进行时间同步,在CPU上统一进行运动畸变去除。
    在选取里程计辅助的里程计的时候要综合考虑里程计的测量精度,所以在IMU和轮式里程计二者之间就会选择轮式里程计,因为其可以直接测量机器人的位移和角度、具有较高的局部角度测量精度、具有较高的局部位置测量精度、更新速度较高(100Hz~200Hz)

    辅助流程:
    ·一直当前激光帧的起始时间t1
    ·两个激光束之间的时间间隔t
    ·里程计数据按照时间顺序存储在一个队列中
    ·求解当前帧激光数据中的每一个激光点对应的里程计数据(机器人位姿)
    ·根据求解的位姿把所有的激光点转换到同一坐标系下
    ·重新封装成一帧激光数据发布出去

    具体过程:
    一、获取激光雷达数据
    1.获取scan的起始、结束时间ts,te
    2.转化为rangle、angle
    3.开始矫正(Lidar_calibration)
    4.发布数据(scan_cal_pub)

    void ScanCallBack(const sensor_msgs::LaserScanConstPtr& scan_msg)
        {
            //转换到矫正需要的数据
            ros::Time startTime, endTime;
            //一帧scan数据到来首先得出,开始结束的时间戳、数据的size
            startTime = scan_msg->header.stamp;
            sensor_msgs::LaserScan laserScanMsg = *scan_msg;
     
            //得到最终点的时间
            int beamNum = laserScanMsg.ranges.size();
            endTime = startTime + ros::Duration(laserScanMsg.time_increment * beamNum);
     
            // 将数据复制出来
            std::vector<double> angles,ranges;
            for(int i = 0; i < beamNum;i++)
            {
                double lidar_dist = laserScanMsg.ranges[i];//单位米
                double lidar_angle = laserScanMsg.angle_min + laserScanMsg.angle_increment * i;//单位弧度
     
                ranges.push_back(lidar_dist);
                angles.push_back(lidar_angle);
            }
            #if debug_
            visual_cloud_.clear();
            //转换为pcl::pointcloud for visuailization
            //数据矫正前、封装打算点云可视化、红色
            visual_cloud_scan(ranges,angles,255,0,0);
            #endif
            //进行矫正
            Lidar_Calibration(ranges,angles,
                              startTime,
                              endTime,
                              tf_);
            //数据矫正后、封装打算点云可视化、绿色
            //转换为pcl::pointcloud for visuailization
            #if debug_
            visual_cloud_scan(ranges,angles,0,255,0);
            #endif
            //发布矫正后的scan
            //ROS_INFO("scan_time:%f",ros::Duration(laserScanMsg.time_increment * beamNum).toSec());
            scan_cal_pub(ranges,startTime,ros::Duration(laserScanMsg.time_increment * beamNum).toSec());
            //进行显示
            #if debug_
            g_PointCloudView.showCloud(visual_cloud_.makeShared());
            #endif
        }
    

    二、矫正
    1.在te,ts之间定义分段时间
    2.获取激光雷达在odom中的位姿(getLaserPose)
    3.取出分段数据(在Lidar_calibration已经分好,然后调用Lidar_MotionCalibration)
    4.开始去运动畸变(Lidar_motionCalibration)
    5.更新时间
    6.重复步骤3,直到所有分段结束

    bool getLaserPose(tf::Stamped<tf::Pose> &odom_pose,
                          ros::Time dt,
                          tf::TransformListener * tf_)
        {
            odom_pose.setIdentity();
     
            tf::Stamped < tf::Pose > robot_pose;
            robot_pose.setIdentity();
            robot_pose.frame_id_ = scan_frame_name_;//这里是laser_link
            robot_pose.stamp_ = dt;                 //设置为ros::Time()表示返回最近的转换关系
     
            // get the global pose of the robot
            try
            {   //解决时间不同步问题
                if(!tf_->waitForTransform(odom_name_, scan_frame_name_, dt, ros::Duration(0.5)))             // 函数说明见后
                {
                    ROS_ERROR("LidarMotion-Can not Wait Transform()");
                    return false;
                }
                tf_->transformPose(odom_name_, robot_pose, odom_pose);//说明见后
            }
            catch (tf::LookupException& ex)
            {
                ROS_ERROR("LidarMotion: No Transform available Error looking up robot pose: %s\n", ex.what());
                return false;
            }
            catch (tf::ConnectivityException& ex)
            {
                ROS_ERROR("LidarMotion: Connectivity Error looking up looking up robot pose: %s\n", ex.what());
                return false;
            }
            catch (tf::ExtrapolationException& ex)
            {
                ROS_ERROR("LidarMotion: Extrapolation Error looking up looking up robot pose: %s\n", ex.what());
                return false;
            }
     
            return true;
        }
    

    三、去运动畸变
    1.得到起始位姿、结束位姿
    2.计算出角度差值与线性插值
    3.得到这帧激光的角度、距离
    4.求激光坐标下的坐标
    5.转换到odom坐标系下的坐标
    6.计算

    展开全文
  • 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_...
  • 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...
  • 传感器数据处理2:激光雷达运动畸变去除 激光雷达...
  • 程序设计 增加的点云去除畸变操作只是在front_end_flow.cpp中的更新激光里程计函数UpdateLaserOdometry()中位姿估计之前进行了每一帧的点云去畸变操作。具体操作为: // imu系转激光雷达系 current_velocity_data_....
  • 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; ...
  • 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opencv中,有关图像或像素点(角点)去畸变的函数有 cv::undistort(), cv::getOptimalNewCameraMatrix(), cv::initUndistortRectifyMap(), cv::remap() cv::undistortPoints()。 其中undistort可以直接对图像...
  • Mat cv::getOptimalNewCameraMatrix ( 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...
  • cv2.imshow("img", result) cv2.waitKey(0) 生成的桶形畸变点看起来应该没啥问题 最终标定后,去除畸变的效果如下 对比的相机参数也差不多 不过是在传递了初始化相机内参数矩阵的情况下 如果不传,发现相机参数相差...
  • 相机内参比较及图像去畸变

    千次阅读 2019-03-29 11:09:26
    //去畸变的归一化平面坐标 _pixel_1_ = pixel_array_1 . front ( ) ; Point2d pixel_1 ; //去畸变后的像素坐标 camera2pixel ( k_1 , _pixel_1_ , pixel_1 ) ; vector < Point2d > pixel_...
  • opencv相机去畸变详解

    千次阅读 2020-11-05 11:41:57
    非常棒的一篇博客,可惜原作者删除了分享,这个是在码迷上仅存的备份了,现在转载过来。 标签:图像矫正的本质,其实就是重投影的过程,即【像素坐标→物理坐标→像素坐标】的过程。...正向矫正是通过畸变坐标算
  • SLAM学习笔记之图像去畸变 首先,图像之所以产生畸变,是因为在相机前方加入了透镜的缘故,换句话说,在相机光心前面,加了个透镜,注意光心就是针孔,成像在针孔后面,这点需要明确。 畸变的分类与原理就不多说了,...
  • 图像去畸变理解

    2020-03-30 10:45:03
    目的:找到正确图像与畸变图像像素点之间的映射关系 去畸变过程: ① 已知像素 (u,v)—>计算其对应的归一化坐标(x,y) ② 通过畸变公式计算该归一化坐标对应的畸变归一化坐标(x_distorted,y_distorted) ③ ...
  • 图像矫正去畸变

    万次阅读 多人点赞 2018-09-03 22:23:14
    我们已知的是畸变后的图像,要得到没有畸变的图像就要通过畸变模型推导其映射关系。 真实图像 imgR 与 畸变图像 imgD 之间的关系为: imgR(U, V) = imgD(Ud, Vd) 。通过这个关系,找出所有的 imgR(U, V) 。 ...
  • 我们已知的是已经发生畸变的图像,目的是去除畸变,得到未发生畸变的原始图像,这个过程就是图像去畸变。 首先新建一个大小和畸变图像一样的图像矩阵,来存储去畸变之后的图像,也可以认为是发生畸变之前的原图。 对...
  • 相机标定中的去畸变详细解释

    千次阅读 2019-03-21 15:03:31
    很多人不知道相机标定的具体应用是什么,本文主要讲述的是相机标定中图像去畸变的过程。原文链接https://blog.csdn.net/zkl99999/article/details/48371877通过相机标定的程序获取了两个相机各自的内参矩阵和畸变...
  • 使用python+opencv进行图像的去畸变

    千次阅读 2020-10-28 14:42:06
    使用python+opencv进行图像的去畸变

空空如也

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去除畸变