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OpenCV3.0 鱼眼相机校准(fisheye)

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简介：
本项目介绍如何使用OpenCV 3.0进行鱼眼相机的校准，包括畸变系数计算和内参外参求解，以实现高精度图像矫正。 参照OpenCV及网上资料基于OpenCV3.0编写，标定结果与MATLAB2015一致，欢迎交流！

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  • OpenCV3.0 鱼眼相机校准(fisheye)
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    本项目介绍如何使用OpenCV 3.0进行鱼眼相机的校准，包括畸变系数计算和内参外参求解，以实现高精度图像矫正。 参照OpenCV及网上资料基于OpenCV3.0编写，标定结果与MATLAB2015一致，欢迎交流！
     
  • 鱼眼图像的校准:fisheye
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    鱼眼图像的校准: fisheye介绍了针对鱼眼镜头拍摄所得广角畸变图片进行矫正的技术和方法，旨在恢复或模拟自然视角下的视觉效果，广泛应用于摄影、虚拟现实等领域。 鱼眼矫正常用的方法包括棋盘格矫正法和经纬度矫正法。 棋盘格矫正法通过使用棋盘格进行标定，计算出鱼眼镜头的畸变系数及内参参数。OpenCV库中的fisheye模块可以直接根据这些标定结果来确定畸变系数与内参，并利用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap函数生成映射矩阵，再通过cv2.remap进行图像矫正。 然而，棋盘格矫正法的效果往往不尽如人意，特别是在边缘区域的处理上显得力有未逮。这种方法容易导致严重的拉伸现象。 经纬度矫正法则将鱼眼图视为半个地球模型，并将其展开为平面地图形式以实现畸变校正。这种方法主要基于几何原理对图像进行修正。有许多针对该法进行了改进的具体算法，其中一种改良方案是双径度矫正法，具体理论可以参考相关论文《基于双经度模型的鱼眼图像畸变矫正方法》。
     
  • 鱼眼相机校准与修正FECC1.0
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    鱼眼相机校准与修正FECC1.0是一款专为摄影爱好者和专业摄影师设计的软件工具。它能够高效地对鱼眼镜头拍摄的照片进行精确校准，自动修复图像变形问题，还原真实视觉效果，提升图片质量。 鱼眼相机标定与矫正FECC1.0（FishEye Camera Calibration and correction）下载后请阅读ReadMe文档，有问题可以在评论区反馈，我会根据反馈发布新版本程序。 使用步骤如下： 1. 将待校正的拍摄棋盘格的图像放置于Len文件夹中。支持本程序附带的pattern.png图像（OpenCV自带标定模式图）。 2. 运行FECC应用程序，按要求输入图像宽度（像素）、高度（像素）、实际格点边长（毫米）。 3. 程序会自动进行相机标定，并将内参数存储于intrinsics.txt文件中，畸变参数存储于dis_coeff.txt文件中。畸变参数包括泰勒级数前4项。
     
  • 鱼眼镜头校正.zip_opencv鱼眼相机_图像处理_鱼眼效果_鱼眼图片矫正
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    本项目提供使用OpenCV进行鱼眼镜头图像校正的方法和代码，适用于需要纠正由鱼眼相机拍摄所得变形图像的情形。 使用MATLAB和OpenCV对RealSense ZR300的鱼眼图像进行矫正。
     
  • 鱼眼校准工具_fisheye_cali.zip
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    鱼眼校准工具_fisheye_cali.zip是一款专为处理和校正鱼眼镜头拍摄图像而设计的软件包。它包含了一系列用于图像去畸变和参数优化的算法，适用于科研、摄影及视频制作等领域，帮助用户获得更加自然逼真的视觉效果。 基于OpenCV实现鱼眼相机的标定以及畸变矫正。
     
  • VINS-Fisheye：基于VINS-Fusion的鱼眼版本
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    VINS-Fisheye是基于VINS-Fusion开发的一款适用于鱼眼相机的视觉惯性里程计系统，增强了在大视场角条件下的导航性能和鲁棒性。 鱼眼该存储库是具备GPU及Visionworks加速功能的Fisheye版本。它可以在Nvidia TX2上实时运行，并能基于鱼眼镜头提供深度估计。该项目属于一个分散式全方位Visual-Inertial-UWB状态估计系统的组成部分，适用于航空群机器人。您既可以单独在任何类型的机器人上使用该系统，也可以将其作为Omni-swarm群机器人的部分来应用。目前，鱼眼相机仅支持立体视觉惯性测距法；鱼眼镜头的闭环模块将在后续版本中发布。 无人机路径和RGB点云估计 - 鱼眼特征追踪器 - 通过视差进行深度估计 1. 先决条件：基本软件环境与VINS-Fusion相同。此外，它还需要OpenCV cuda版（仅在OpenCV 3.4.1上进行了测试）。Visionworks: 可选；如果要使用此软件包的CUDA模式，则需要Visionworks来进行深度估计。 2. 使用方法 - 修改CMakeLists中的opencv路径
     
  • 基于OpenGL的鱼眼相机校正实现
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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。
     
  • OpenCV摄像机校准与图像去畸变（fisheye undistortion）
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    本教程详细介绍使用OpenCV进行摄像机校准及鱼眼镜头图像去畸变的方法和技术，帮助用户获得更精确的视觉效果。 使用OpenCV进行相机校准时，经常会遇到鱼眼镜头引起的图像失真问题。尽管畸变可能是不规则的或遵循多种模式，但最常见的畸变是径向对称的或者近似对称的，这是由于照相透镜自身的对称性所导致。这些径向变形通常可以分为桶形畸变和枕形畸变两大类。 依赖项包括Python 3.x版本以及OpenCV库。
     
  • 鱼眼校正代码
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    鱼眼校正代码是一种用于图像处理的技术，它能够将通过鱼眼镜头拍摄的照片转换为正常的视角，减少或消除其广角带来的畸变效果。这段代码常被应用于摄影、视频编辑以及虚拟现实领域中，极大地提升了视觉体验的真实感和舒适度。 这是一款与OCamCalib全视角相机模型鱼眼标定程序配合使用的鱼眼矫正程序，采用C++编写，并依赖于OpenCV库，在Ubuntu14.04系统上已成功运行。
     
  • 鱼眼相机的标定文献
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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。