參考:[1]http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm [2]http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction 一.什么是Gamma校正? Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: [2] 这个指数即为Gamma. 经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图1所看到的:横坐标是输入灰度值,纵坐标是输出灰度值,蓝

上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope

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

  摄像机标定 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过OpenCV进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像机内参,以及几个畸变系数.上面的连接中后半部分也给了如何标定,然而OpenCV自带的标定程序稍显繁琐.因而在本文

博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,

目录 一.创建Ray类,实现背景 二.加入一个球 三.让球的颜色和其法线信息相关 四.多种形状,多个碰撞体 五.封装相机类 六.抗锯齿 七.漫发射 八.抽象出材料类(编写metal类) 九.介质材料(折射光) 十.可指定位置的相机 十一.景深 一.创建Ray类,实现背景 从相机到画布的每一个像素,创建一条Ray,每个像素点都有属于自己的Ray,并且根据自己的Ray计算出自身颜色. 可以看到Ray方向的y分量越多,像素越蓝,y分量越少则越白 下面是效果图 二.加入一个球 光线如果和球有交点,后面的

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 ## 图片旋转 def rotate_bound(image, angle): #获取宽高 (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 提取旋转矩阵 sin cos M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = n

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

代码 先给出代码,再详细解释一下过程: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespacecv; using namespacestd; #define GRAY_THRESH 150 #define HOUGH_VOT

本文描述一种利用OpenCV及傅里叶变换识别图片中文本旋转角度并自动校正的方法,由于对C#比较熟,因此本文将使用OpenCVSharp. 文章参考了http://johnhany.net/2013/11/dft-based-text-rotation-correction,对原作者表示感谢.我基于OpenCVSharp用C#进行了重写,希望能帮到同样用OpenCVSharp的同学. ================= 正文开始 ================= 手里有一张图片如下,是经过旋转的

源代码:http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/3961688 l 对话框 1.“插入”->“资源”->“对话框” 2.对话框属性如下: 双击对话框,建立对话框类.取名:LineParameter 3.在LineParameter.h头文件中添加#include "resource.h",否则:会报错:IDD_DIALOG4未定义 4.为LineParameter类增加如下成员变量: int m_colorR; int m_co

一维码由一组规则排列的黑色线条.白色线条以及对应的字符组成.对倾斜的(没有严重形变)一维码的角度校正,可以根据其黑白相间.排列规则的特点,计算傅里叶频谱,通过傅里叶频谱中直线的倾斜角度计算空间域图像一维码需校正的角度. 先贴出来待校正的一维码和其傅里叶频谱图:           傅里叶频谱中亮度值代表了频率变化的强弱,直线的方向代表了频率变化的方向.上图傅里叶频谱中最亮的那条线就是与一维码黑白相间条纹相垂直的方向,找到这条线的角度,就可以计算出一维码的校正角度. 校正步骤: 1. 计算图像X,

二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正,主要是形变和倾斜角度的校正,一种二维码的畸变如下图: 这个码用微信扫了一下,识别不出来,但是用Zbar还是可以准确识别的~~. 这里介绍一种二维码校正方法,通过定位二维码的4个顶点,利用仿射变换校正.基本思路:滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别. 滤波.二值化: 腐蚀操作: 形态学边界: 寻找直线: 角点定位: 仿射变换校正: Zbar识别: Code实

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; using namespace cv; const char input[] = "Input image"; const char output[] = "Output image"; void fileCutLine(int, void*);//对图片边缘切取

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]

#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"

#include "Stafx.h" ; //棋盘上有13个格子,那么角点的数目12 ; ; //图片的总张数 int main(int argc, char** argv) { ; int board_n=board_h*board_w; //一张图像上,角点的数目 CvSize board_sz=cvSize(board_w,board_h); CvMat* object_points=cvCreateMat(image_count*board_n,,CV_32FC1); //实际