随笔分类 - 相机图像算法原理
摘要：鱼眼镜头使用泰勒级数系数拟合畸变系数 转载于：https://blog.csdn.net/qq_16137569/article/details/112398976
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摘要：图像柱面投影 由于图像序列是实体景物在不同坐标系下的二维投影，直接对拍摄图像进行拼接无法满足视觉一致性，所以需要将待拼接的图像分别投影到一个标准的坐标系下，然后再进行图像的拼接。 全景图生成系统可以采用圆柱体、立方体和球体等模型来实现。由于柱面坐标的变换比较简单并且投影图像与其投影到圆柱表面的位置无
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摘要：用于标定立体相机 函数形式 C++:cvStereoCalibrate( const CvMat* object_points, const CvMat* image_points1,const CvMat* image_points2, const CvMat* npoints,CvMat* ca
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摘要：单应性矩阵的实质就是图片仿射变换，采用了RANSAC多组点对进行计算最优H矩阵方法。 1 #include "opencv2/core/core.hpp" 2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 3 #include "opencv2/calib3d/cal
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摘要：单应性矩阵与相机内外参之间的关系 标定：已知世界坐标系平面内的三维坐标和像素坐标，求解内参和外参； 本质矩阵和基本矩阵：已知内参和两幅图像中对应点的坐标，通过对极约束（八点法，尺度等价性，齐次坐标）求解相机的运动R和t（用到RANSAC）； 单应矩阵：根据同一平面上的点在不同图像上的坐标，得到对应的
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摘要：相机标定——数学原理及公式推导篇 一、相机标定的目的 我们首先要明白两个问题：1、相机是如何成像的？2、相机标定的目的是什么？ 1、相机是如何成像的呢？ 相机成像系统中，共包含四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。 这四个坐标系之间的转化关系为： 其中， 为在世界坐标系下一点的
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摘要：一、欧拉角与旋转矩阵 1、欧拉角的定义 定义一个欧拉角，需要明确下面5条： 1.三个旋转角的组合方式 2.旋转角度的参考坐标系统（旋转是相对于固定的坐标系还是相对于自身的坐标系） 3.使用旋转角度是左手系还是右手系 4.三个旋转角的记法 5.主动旋转还是被动旋转1.1 表示旋转的欧拉角旋转顺序有12
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摘要：相机内参矩阵原理： 首先，我们需要知道四个坐标系。即图像像素坐标系 （u，v）、图像物理坐标系（x，y）、相机坐标系（Xc，Yc，Zc）和 世界坐标系（Xw，Yw，Zw）（标定板所在的坐标系）。 其次，我们要知道像素坐标系（u，v）与图像物理坐标系（x，y）的关系。像素坐标系不利于坐标变换，因此需要
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摘要：图像重定义大小（缩放）、图像直角旋转（无黑边） 1.图像自定义一个大小和类型的零矩阵，重定义图像大小和类型。 自定义零矩阵： Mat image = Mat::zeros(rows, cols, CV_8UC3); //自定义一个零矩阵 //CV_8UC3为3通道彩色 CV_8UC1为灰度图片。 M
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