简单实现 鱼眼模式(Fisheye)和普通的透视投影(Perspective projection),一个很大的区别就是鱼眼的投影算法是非线性的(non-linear),实际照相机的情况是在镜头外面包围一个半球体,将场景通过半球体投影到画布上.大致如下: M x \ \ ______ M'_x' `-. ,' |\ `. / | \ \ / | \ \ | | \ | __________|_____|____\_________|_________ M" O 1 M: world positi

此篇随笔主要参考OpenCV 3.0.0的官方文档翻译而来,主要用作理解OpenCV对鱼眼相机的标定.图像校正.3D重建功能的理解. 版权所有,转载请注明出处~ xzrch@2018.09.29 参考链接:https://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gad626a78de2b1dae7489e152a5a5a89e1 ----------------------------------------------

[原文转自]:http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51441031 前两天发表的时候没注意,代码出了点错误,所以修改了一下,重新发上来. 参考: http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http://docs.o

http://mattebb.com/weblog/houdini-fisheye-camera/ 这个网站是有提供一个相机shader的,,如图是方形的,国内的用户,比较多是做球幕的小伙伴,圆形就行,所以需要 这样的,所以可以改一下他的代码就行了. 加个判断,切断圆之外的即可.或者自己去连一个vop ,根据这个代码的思路去连就行, 这样更方便控制.可以自己控制透视,视角等.

简单实现 鱼眼模式(Fisheye)和普通的透视投影(Perspective projection),一个很大的区别就是鱼眼的投影算法是非线性的(non-linear),实际照相机的情况是在镜头外面包围一个半球体,将场景通过半球体投影到画布上.大致如下: M x \ \ ______ M'_x' `-. ,' |\ `. / | \ \ / | \ \ | | \ | __________|_____|____\_________|_________ M" O 1 M: world positi

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型 的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

鱼眼摄像头SLAM 在机器人技术.摄影测量学和计算机视觉等领域,鲁棒相机位姿估计是许多视觉应用的核心.近年来,在复杂.大规模的室内外环境中,人们越来越关注相机位姿估计方法的实时性.通用性和可操作性.其中,相机的视场角起着重要的作用,特别是在具有挑战性的室内场景中,往往是通过鱼眼镜头或相机镜头组合来增加视场角.除了使用鱼眼相机增加视野外,还可以将多个相机进行刚性耦合,形成一个多相机系统,从而有效地利用冗余观测信息来保证位姿估计的鲁棒性和观测目标特征的长可见性.因此,搭载多鱼眼相机系统的自主定位与建

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包过普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

配置文件 在进入正题之前先做一些铺垫,在openvslam中,配置文件是必须要正确的以.yaml格式提供,通常需要指明使用的相机模型,ORB特征检测参数,跟踪参数等. #==============# # Camera Model # #==============# Camera.name: "EuRoC monocular" Camera.setup: "monocular" Camera.model: "perspective" # 相机内

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全

struct PinCamParIn//用户输入的针孔相机参数结构体{    char CameraName[512];    float Offset[3];    float Angle[3];    float FocalLen;    float PixsSize;    int Resolution[2];} struct PinCamParOut//用于给南老师渲染图像的相机参数结构体{    char CameraName[512];    float Offset[3];    

cvGetPerpective 和 cvFindHomography 前者是计算透视映射矩阵,后者是计算单应性矩阵. 当是逆透视的时候,前者可以认为是平面的单应性矩阵.     如上面的图所示: 矩形宽度为300 矩形高度为900 比例值为:5(这个是输出后的像素与距离的对应关系) 横向偏移距离:0 纵向偏移距离:0 右边图像的像素:200*5cm = 750 60*5 = 300 对于右图为啥会有下面一部分,是因为我自己定义了它的大小.下面是我们只定义矩形框的图像:   现在我总结一下标定的意

1, Multipass(多通道)    将一个任务划分成几个阶段,由多个pass处理不同阶段,后续pass总是处理前一个pass的结果.例如复杂的光照方程可以分成几个pass来计算.    用不同的纹理通过多个pass来多次渲染一个图元,这样可以实现许多很酷的特效.例如LightMap,它就是用不同的纹理来表示复杂的光.影效果.    2, Multitexture(多纹理)    很显然,pass越多,效率越低.为了降低pass的数量,有些硬件加速卡支持在一个pass中渲染两个或更多的纹理,

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地

先说明几个概念: 1, Multipass(多通道)     将一个任务划分成几个阶段,由多个pass处理不同阶段,后续pass总是处理前一个pass的结果.例如复杂的光照方程可以分成几个pass来计算.     用不同的纹理通过多个pass来多次渲染一个图元,这样可以实现许多很酷的特效.例如LightMap,它就是用不同的纹理来表示复杂的光.影效果.         2, Multitexture(多纹理)     很显然,pass越多,效率越低.为了降低pass的数量,有些硬件加速卡支持在一

ref : Chapter 2  Motion Detection in Static Backgrounds.   [ Github :…… ] ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 静态背景下的运动检测 运动检测在任何物体跟踪或视频监控算法中起着重要作用,几乎所有这些算法都以运动

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201707/ETupJVkOYdNkuLpz.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. SLAM(同步定位与地图构建),是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题.目前,SLAM的主要应用于机器人.无人机.无人驾驶.AR.VR等领域.其用途包括传