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基于相机模型将3D点投影至2D图像坐标（含镜头畸变参数）-MATLAB开发

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简介：
本项目采用MATLAB实现基于改进相机模型的算法，能够准确地将三维空间中的点投影到二维图像中，并考虑了镜头畸变的影响。通过引入镜头畸变参数，提高了投影结果的精度和可靠性，在计算机视觉、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。 用于在相机的图像坐标中查找3D点位置的代码考虑了相机变换矩阵、相机矩阵和畸变系数。

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  • 基于相机模型将3D点投影至2D图像坐标（含镜头畸变参数）-MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现基于改进相机模型的算法，能够准确地将三维空间中的点投影到二维图像中，并考虑了镜头畸变的影响。通过引入镜头畸变参数，提高了投影结果的精度和可靠性，在计算机视觉、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。 用于在相机的图像坐标中查找3D点位置的代码考虑了相机变换矩阵、相机矩阵和畸变系数。
     
  • 基于相机内参和畸变系数的图像去畸变方法
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    本研究提出了一种利用相机内参及畸变系数进行图像去畸变的方法，有效改善了图像边缘区域的失真问题，提高了图像质量。 本程序实现了一个去畸变的功能，使用的是OpenCV的库函数。本人使用的版本是OpenCV3.1，主要用到了cv::undistort() 函数。为了适应不同版本的OpenCV用户，需要自行配置好相应的环境。 程序的主要功能是从已知相机内参及畸变系数中实现去畸变处理（可以来自摄像头或保存序列帧文件的目录）。此外还包括从指定目录读取所有相关文件以及创建目录等次要功能。
     
  • 关于线阵相机镜头畸变的标定技术(2013年)
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    本文介绍了针对线阵相机的一种有效的镜头畸变校正方法，旨在提高图像测量精度。通过实验验证了该方法在实际应用中的有效性。 为了实现线阵相机镜头畸变的精确标定,我们提出了一种新的标定模型，并对其进行了简化以适应实际应用需求。通过分析等间距共线特征点在成像中的特性，对比了两种不同的畸变校正算法，利用非线性优化方法实现了对镜头畸变量参数的有效标定。实验结果显示，采用简化的标定模型与标准模型的标定结果一致；经过校正后相部特征点之间的距离更加均匀，并且图像的最大形变量不超过0.5像素，精度达到9微米以上。该方法相较于传统手段具有更高的稳定性和准确性。
     
  • 3D 极坐标图：含轴的 3D 极坐标数据绘制 - MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱，用于创建包含轴的三维极坐标图形。用户可以轻松地将笛卡尔坐标系中的数据转换并展示在三维极坐标系统中，便于复杂数据分析和可视化。 Polar3D 可以绘制给定角度范围与径向范围内的三维数据，并支持选择绘图类型及插值方法。特别适合生成在圆盘上均匀间隔采样的 3D 图形。 1.2 版本新增了 meshl 绘图选项，允许用户不进行插值或修改输入的 Zin 数据直接绘制图形，并添加具有适当刻度线和标签的极坐标轴。“轮廓”绘图选项已被“meshl”取代。此版本中的输出结果返回未改变的数据以及相应的 x 和 y 坐标，这些坐标的大小与 Zin 相同。 函数 Polar3D(Zin,theta_min,theta_max,Rho_min,Rho_max,meshscale) 可以生成数据Zin的网格图，在角度范围 theta_min 到 theta_max 之间及半径 Rho_min 至 Rho_max 范围内，网格方块大小由参数 meshscale 确定。meshscale 参数为任意正实数。
     
  • 2D到3D转换：2D图像转3D-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB实现从二维图像到三维模型的自动转换技术，旨在为用户提供简便高效的图像处理解决方案。通过创新算法和图形用户界面设计，使得非专业用户也能轻松完成复杂的图像转换任务。 从2D到3D：将2D输入图像转换为3D模型，使用MATLAB 2019b软件。支持的文件格式包括JPEG、JPG、TIF和DICOM。结果形式包括网格和3D点数据。
     
  • MATLAB单目相机标定及去畸变详解：图像重投影误差分析实践指南
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    本指南深入讲解使用MATLAB进行单目相机标定与去畸变技术，并详细解析图像重投影误差分析方法，旨在帮助读者掌握相关实践技能。 MATLAB单目相机标定代码：图像去畸变与重投影误差分析的实践指南 本段落提供了一套详细的MATLAB单目相机标定方法，涵盖内参、外参数的提取及去畸变处理，并深入探讨了重投影误差分析的重要性。主要内容包括： 1. **棋盘标定法**：详细介绍了利用标准棋盘格进行单目相机内外参数校准的过程。 2. **图像去畸变**：展示了如何使用MATLAB去除因镜头产生的失真，提高图像质量。 3. **内参与外参数提取**：解释了相机内部和外部特性的测量方法及其重要性。 4. **重投影误差分析**：提供详细的误差计算、散点图及柱状图展示，帮助理解标定效果的准确性。 5. **角点检测与矫正效果图解**：通过实际案例展示了在不同场景下如何准确提取棋盘格角点，并给出去畸变前后的图像对比。 代码中加入了详尽注释方便初学者理解和应用，同时附带了大量可视化图表辅助理解各个步骤的原理和效果。
     
  • OpenCV相机标定（含内参、畸变系数及外参输出）
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    本教程详细介绍如何使用OpenCV进行相机标定，包括计算内部参数、畸变系数以及外部参数，并提供具体实现步骤。 #include #include #include using namespace std; using namespace cv; // 将相机标定过程封装到CameraCalibrator类中 class CameraCalibrator { private: // 输入点： // 世界坐标系中的角点，每个正方形的边长为一个单位长度 vector> objectPoints; // 角点在图像中的位置（以像素为单位） };
     
  • 基于直线特性的相机镜头畸变校准方法
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    本研究提出了一种针对相机镜头畸变问题的校准技术，利用直线特性进行精确调整，有效提高图像质量与精度。 在多视域广角成像系统中，为了保证后续图像拼接的质量，需要对从广角镜头获取的畸变图像进行校正。为此采用了一种基于直线特征的标定方法，并提出一种带权重因子的弯曲测度指标函数，在不同距离下给曲线赋予不同的权重值，以此作为求取最终畸变参数的目标函数。通过最小化目标函数来确定最优的畸变系数。 实验中分别使用传统的基于直线特征的方法和本段落提出的改进方法对图像进行校正，并展示了实际工程实例的结果。结果显示，本研究提出的方法能够仅用单幅图像实现高精度标定，在噪声水平低于2像素的情况下，对应坐标的均方根误差可控制在0.3像素以内。此外，该方法操作简便、易于实施。
     
  • 从3D到2D：点的平面投影
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    本课程探讨三维空间中的几何物体如何转换为二维平面上的图像，重点讲解点在不同视角下的平面投影原理和方法。 将3D点转换为2D点的步骤如下：首先引入points-3d-to-2d模块；然后定义一个包含三维坐标（如[[x, y, z], [...]]）的数组points3d；最后通过调用函数points3dto2d(points3d, false)将这些点投影到二维平面上，得到的结果是一个新的二维坐标数组。
     
  • MATLAB中的投影和坐标变换
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    本教程深入讲解了在MATLAB中实现各种几何变换的方法，重点介绍如何进行二维和三维空间中的投影及坐标转换技术。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab投影与坐标转换 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员