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基于光流的鱼眼相机实时标定(附代码)

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简介:
本研究提出了一种利用光流技术进行鱼眼相机实时标定的方法,并提供相关代码实现。适合需要高精度视觉定位的应用场景。 通过光流实现鱼眼相机的在线标定功能。

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    本研究提出了一种利用光流技术进行鱼眼相机实时标定的方法,并提供相关代码实现。适合需要高精度视觉定位的应用场景。 通过光流实现鱼眼相机的在线标定功能。
  • 文献
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    本文献探讨了针对鱼眼镜头特性的精确校准方法,涵盖了从理论建模到实践应用的各项关键技术,旨在提高图像处理与计算机视觉领域的性能。 鱼眼相机标定文献以及硕士论文的相关内容。
  • 单一目包含
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    本研究专注于相机的单目标定位及鱼眼镜头的精确校准技术,旨在提升图像处理和计算机视觉领域的应用精度与范围。 基于Ubuntu的相机单目标定支持鱼眼标定,并提供源代码和照片。
  • 及畸变矫正(双OPENCV现)
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    本研究探讨了利用双OpenCV库对鱼眼镜头进行精确标定与畸变校正的方法,旨在优化图像质量。 最近在整理自己以前做过的一些项目,其中有一个基于OpenCV的鱼眼摄像头畸变校正程序。该项目包含几个功能模块:normal_calibrate 使用 OpenCV2 和 OpenCV3 的通用函数实现 USB 摄像头实时畸变校正;fishey_calibrate 利用 OpenCV3 独有的 fishyey 结构体进行 USB 摄像头的实时畸变校正;而 fishey_calibrate_img 也是基于 OpenCV3 的鱼眼结构体,但用于单张图片的畸变校正。
  • OpenGL校正
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    本研究探讨了利用OpenGL技术对鱼眼镜头拍摄图像进行校正的方法,旨在优化视觉效果与应用场景。通过算法模拟和修正,实现了更自然、清晰的视角展示。 OpenGL是一个强大的图形库,在不同平台上用于创建2D和3D图像。在计算机视觉与图形学领域,鱼眼相机由于其宽广的视野而被广泛应用,但拍摄的照片会因镜头特性产生明显的曲率失真——即所谓的“鱼眼效果”。为了纠正这种现象,我们可以利用OpenGL中的着色器进行校正。 使用OpenGL实现这一过程主要包括两步:首先计算图像失真,并将这些信息用于反向映射。鱼眼相机产生的图像失真是由于其非线性的光学特性导致的边缘拉伸效应。为了解决这个问题,我们需要一个模型来转换原始扭曲坐标到无变形状态下的坐标。 1. 失真计算: 这一步中需要知道镜头的内部参数,包括焦距、主点位置以及径向和切向失真系数等信息。这些数据可以通过相机校准算法(如OpenCV中的calibrateCamera函数)获得。一旦得到这些参数,我们可以确定每个像素在未受扭曲图像中的实际位置。 2. 反映射: 这一步涉及将顶点着色器与片段着色器集成到OpenGL渲染流程中。通过顶点着色器可以将屏幕空间坐标(NDC - Normalized Device Coordinates)转化为鱼眼镜头下的坐标,而片段着色器则执行反向失真处理以恢复线性视角。 实现这一校正过程包括以下步骤: 1. 准备相机参数:读取并解析包含内参及失真系数的文件。 2. 设置OpenGL环境:创建窗口,并初始化GLSL着色器程序。 3. 编写代码:定义顶点和片段着色器,前者处理几何变换,后者执行反向映射操作。 4. 传递参数:将相机内部参数作为uniform变量传输至着色器中以供使用。 5. 渲染图像:绘制校正后的画面。这通常涉及在着色器内对鱼眼镜头的纹理坐标进行逆失真处理。 通过这些步骤,可以利用OpenGL实现对鱼眼照片的有效校正,使原本扭曲的画面恢复到正常视角,这对于增强现实、全景摄影及无人机导航等领域具有重要意义。
  • VS2015与OpenCV3.4.1下及校正包RAR版
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    本资源提供在Visual Studio 2015环境下使用OpenCV 3.4.1进行鱼眼相机标定和图像校正的完整C++代码与示例,包含预处理、参数计算及校正输出等步骤。 鱼眼相机标定校正包括批量加载多张标定图像并进行处理,同时支持对多张测试图像的批量处理,并输出角点坐标及相机参数。
  • 及畸变矫正程序
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    本项目专注于开发针对鱼眼镜头的精确标定与畸变校正算法,旨在优化图像质量,提供清晰、无失真的视觉体验。 利用OpenCV图像算法库实现鱼眼相机内外参数的标定,并根据标定结果对畸变图像进行校正。
  • 利用MATLAB工具箱进行方法
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    本文章介绍了使用MATLAB标定工具箱对鱼眼相机进行精确校准的技术和方法,详细阐述了算法原理与实践步骤。 本段落介绍了MATLAB鱼眼相机的标定过程,并在此基础上参考了普通相机的标定方法。如果需要转载,请注明出处。如果有高手能够解释为何结果会出现更加畸形的现象,希望能够得到指导与帮助。 对于普通相机的标定部分,可以参考相关文献或教程进行学习和理解。需要注意的是,在分享知识的过程中,我们应该保持开放的态度,避免过于追求利益化的行为。
  • MATLAB
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    本项目提供一套详细的MATLAB代码,用于实现相机标定过程。通过该程序可精确计算相机内外参数,适用于计算机视觉和机器人技术等领域。 Douskos V.等人基于通用的Bonguet 相机标定工具箱改进编写了一个matlab相机标定程序。这个新版本不需要手动提取角点,并且提供现成的操作界面,同时是开源软件。使用该程序进行相机标定大约只需要20张左右的照片和12秒的时间。