本文章介绍了在安卓设备上实施的一种广角相机畸变矫正算法，并提供了具体的实现方法和示例代码。
Android 广角相机畸变校正算法是在 Android 平台上对广角相机拍摄的图像进行几何失真修正的技术手段。这种失真是由于镜头特性造成的，在成像过程中会导致枕形、桶形或线性畸变现象。
在实现这一功能时，通常会利用 OpenCV 库提供的工具和函数来处理。OpenCV 提供了径向畸变参数 k1, k2 和切向畸变参数 p1, p2 来帮助校正图像中的失真部分。为了应用这些算法进行实际的图像矫正操作，首先需要通过张氏标定法或其他方法获取相机的具体标定数据。
下面是一个简单的实现示例：
```java
public class LensCorrect2 {
private Point[][] CorrInd = new Point[480][640];
private double k1;
private double k2;
private Bitmap mBm;
private int mW, mH;
public LensCorrect2(double k1, double k2, Bitmap mBm) {
this.k1 = k1;
this.k2 = k2;
this.mBm = mBm;
this.mW = mBm.getWidth();
this.mH = mBm.getHeight();
for (int i=0; i < mH; ++i){
int it=(i+1)-ch;
for(int j=0;j
优质
张正友相机的标定及畸变矫正主要探讨了摄影测量与计算机视觉领域中，如何通过张正友标定板实现对相机内外参数的精确计算，并进行径向畸变和切向畸变的校正。
采用张正友平面标定法可以对相机进行在线标定与离线标定。根据得到的畸变系数，还可以矫正图像中的畸变。
优质
本资源提供了一种有效的镜头畸变矫正算法，适用于摄影和计算机视觉领域，能够自动校正图像中的变形问题，提升图片质量。
以下是关于镜头畸变算法FPGA实现及相关技术的论文列表：
1. 镜头畸变算法在FPGA上的实现。
2. 夏候耀涛撰写的《高速CMOS相机驱动设计及光学图像预处理》一文探讨了高速CMOS相机的设计及其应用中的图像预处理方法。
3. 林艳星的研究文章《广角图像畸变校正算法的研究及FPGA实现》，讨论了一种用于矫正广角镜头造成的图像变形的算法，并介绍了如何在FPGA上进行实现。
4. 齐志强的文章《基于FPGA的全方位视觉图像畸变校正》提出了一个利用FPGA技术来解决全方位相机系统中出现的画面失真问题的方法。
5. 李云虎撰写的论文《基于FPGA的全景相机系统设计与实现》，描述了如何在FPGA平台上构建和优化全景相机系统的架构及功能模块。
6. 杨锟的研究报告《基于FPGA图像采集处理测量系统研究》分析了一种以FPGA为硬件基础，用于实时图像捕获、数据处理以及精确度量的综合解决方案。
7. 谢时岳撰写的论文《面向视频流的畸变矫正算法的研究及其FPGA实现》，介绍了一套针对连续视频帧进行自动校正的技术方案，并详细说明了如何将该算法部署到FPGA上运行。
8. 赖世铭的文章《全景凝视系统中的关键技术研究》探讨了一系列与基于广角镜头或鱼眼镜头的全景监控相关的技术挑战和解决方案。
优质
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。
优质
双经度矫正_畸变矫正_是一种用于地理信息系统和遥感图像处理的技术方法，旨在纠正由于投影或传感器原因导致的地物位置偏移与形变问题，提高数据精度。
双经度校正方法结合了代码及论文中的理论推导，在鱼眼镜头畸变图像的校正方面表现出良好的效果。
优质
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。
优质
本文探讨了如何使用软件和算法对广角镜头拍摄的照片进行畸变校正，以达到更好的视觉效果和准确性。
该程序使用 MATLAB 编写，用于广角镜头的畸变校正。根据相机内参进行图像矫正，适合初学者学习基本的图像操作技巧，并包含详细注释以帮助理解。
优质
本示例代码展示了如何使用OpenCV库校正鱼眼镜头拍摄图像中的径向畸变，帮助用户获得更清晰、无失真的画面效果。
在图像处理领域，使用OpenCV进行鱼眼畸变矫正是一个常见的实践项目。其主要目的是通过利用OpenCV库来校正图像中的鱼眼畸变问题。由于鱼眼镜头特有的光学特性，拍摄的图片会出现强烈的边缘变形，在无人机航拍、全景摄影或机器人视觉等领域中这种现象往往需要被修正。
作为一款开源计算机视觉和机器学习软件库，OpenCV提供了丰富的功能支持如图像处理、几何变换及特征检测等，并且为鱼眼畸变矫正提供了一整套解决方案。
鱼眼畸变校正过程通常包括以下步骤：
1. **相机标定**：这是所有图像校正的基础。需要一个棋盘格图案作为参考，拍摄多个角度的照片以供分析。使用OpenCV中的`calibrateCamera()`函数可以计算出相机的内参矩阵和镜头畸变系数。
2. **构建失真模型**：基于上述步骤得到的数据，建立描述鱼眼镜头特殊光学特性的数学模型。对于大多数类型的鱼眼镜头来说，OpenCV推荐采用布朗-康宁汉模型（Brown-Conrady model）进行建模。
3. **图像校正**：通过调用`initUndistortRectifyMap()`函数生成矫正映射，并使用`remap()`函数将原始图片转换为经过畸变修正后的版本。
在名为calibrate_test的文件夹中，可能包含用于相机标定的数据或测试图像。这些数据格式可以是`.jpg`(测试照片) 或 `.xml`(标定结果) 等形式。用户可以通过这些材料运行OpenCV程序以实现鱼眼图片的畸变矫正。
除了针对鱼眼镜头外，该技术同样适用于其他类型的光学失真如桶形和枕形变形校正。通过这个演示项目，我们不仅可以学习如何利用OpenCV进行实际图像处理操作，还可以深入理解图像畸变的基本原理，并为后续提高在计算机视觉领域的技术水平打下坚实的基础。
综上所述，OpenCV鱼眼畸变矫正demo是初学者及专业人士都非常有用的资源。它不仅帮助用户掌握基本的图像校正技巧，还提供了理论与实践相结合的学习环境，有助于增强对复杂图像处理问题的理解和解决能力。
优质
本项目提供一套MATLAB脚本和函数，用于图像处理中的畸变矫正。通过输入原始图像及相机参数，可自动校正几何畸变，恢复清晰画面。适用于摄影测量、机器视觉等领域。
可以将有畸变的相机照片矫正为正常的无畸变图像。
优质
本教程详细介绍了使用OpenCV进行图像畸变矫正的方法和步骤，帮助开发者掌握几何变换技术，提升图像处理能力。
使用USB摄像头采集一幅图像，并进行畸变校正。在操作前需要先完成摄像头的标定工作。
5星
