图像裁剪的OpenCV摄像机校准(ROI子矩阵)
在使用OpenCV的undistort函数时，我有点问题.我正在使用使用广角镜的相机.假设我对它的访问存在问题，因为它已经安装.问题基本上可以归结为: 我已经成功测量了所有镜头参数，并且可以毫无扭曲地显示全帧图像，问题是我实际上是在使用线扫描模式工作的.我们仅在传感器中间使用一个切口，大约100 px高.插图图片: 现在，如果我对所讨论图像的ROI(感兴趣区域)应用不失真，则自然会认为
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使用Opencv进行广角镜校准
我正在使用广角镜(178º对角FOV)，并且尝试使用Opencv校准模块对其进行正确校准.所有的检测和校准过程都工作正常，但结果非常差. 我尝试了许多不同的配置: 一组不同的图像 不同的径向系数数:2,3,4,5甚至6(CV_CALIB_FIX_K1，...，CV_CALIB_FIX_K6) 将主点和切向变形固定为0(CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO，CV_CAL
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使用OpenCV进行RaspiCam鱼眼校准
我正在尝试使用OpenCV校准RaspiCam鱼眼镜头相机.我正在使用Python示例代码，并且棋盘行和列号也正确，但是以某种方式我无法获得成功的结果.我已经在下面测试了很多照片，您可以看到它们.我的源代码: https://github.com/jagracar/OpenCV-python-tests/blob/master/OpenCV-tutorials/cameraCalibration/
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我如何从calibrateCamera()返回值中获取相机投影矩阵
我正在尝试获取用于三角测量的 3x4 相机矩阵，但是calibrateCamera()仅返回 3x3 和 4x1 矩阵. 如何从这些矩阵中提取 3x4 ? 提前谢谢！ 解决方案 calibrateCamera()返回您 3x3矩阵作为cameraMatrix， 作为distCoeffs的4x1矩阵， 和rvecs和tvecs分别是3x1旋转矩阵和3x1变换矩阵的向量.
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简单的单眼相机自校准算法
我有一个道路/建筑物的视频，我想用它创建一个3D模型.我正在看的场景很僵硬，无人驾驶飞机正在移动.我假设没有相机姿势，加速度或GPS位置之类的任何额外信息.我很想找到一个可以适应自己喜好的python实现. 到目前为止，我已经决定将OpenCV calcOpticalFlowFarneback()用于光流，这似乎相当快速且准确.有了它，我可以用findFundamentalMat()获得基本
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cv2.CalibrateCamera中的retval返回值的含义
正如标题所示，我的问题是有关OpenCv的calibrateCamera函数给出的返回值. http://docs.opencv.org/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html 我在python中有一个函数实现，可以使用Black& White网格找到Camera的固有参数和失真系数. 问
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OpenCV中的鱼眼镜头/广角镜校准
我知道默认的OpenCV校准系统为Pinhole相机建模，但是我正在使用使用超宽FOV镜头(187度)的系统.是否有任何现有的方法可以在OpenCV中执行此操作，或者仅适用于广角镜?还是我必须重写系统的所有校准/未校准? 解决方案 似乎没有很好的OpenCV方法. 我最后使用OCamLib进行了实际校准，然后编写了自己的"undistortPoints"函数(使用Scaramuzza
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OpenCV立体声Rectify扭曲图像
我们有一个ELP 1.0百万像素双镜头USB立体声相机，我们正在尝试使用C ++中的OpenCV 3.1对其进行校准.但是，校准的结果完全不可用，因为调用stereoRectify会完全扭曲图像.这就是我们要做的: 在两个摄像机中都找到校准(棋盘)图案，棋盘大小为5x7，无论拍摄的图像数量如何，结果几乎相同 findChessboardCorners(img[k], boardSize
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OpenCV:solvePnP tvec单位和轴方向
我正在尝试查找相机与棋board的相对位置(或者反之)-我可以在不同的坐标系之间进行转换，例如根据建议此处.由于可以使用findChessboardCorners来获取imagePoints(因此可以正常工作)，因此我决定在这一阶段不仅使用棋盘进行校准，而且还用于确定实际位置. 我已经阅读了很多有关该主题的文章，并且觉得我理解solvePnP输出(即使我对openCV和计算机视觉完全陌生).
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相机校准:如何正确做
我正在尝试通过众所周知的Zhang方法使用棋盘格来校准摄像机，然后进行捆绑调整，这在Matlab和OpenCV中都可用.有很多经验准则，但根据我的个人经验，准确性是相当随机的.它有时可能真的很好，但有时也真的很糟糕.只需将棋盘放置在不同的位置，结果实际上就会有很大的不同.假设目标摄像机是直线的，水平视场角为110度. 棋盘格中的平方数是否会影响准确性?张在原始论文中使用8x8，而没有真正解释
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OpenCV立体声匹配/校准
我最初是在OpenCV论坛上发布此消息的，但是很遗憾，我没有得到太多的意见/答复，所以我在这里发布是希望有人可能有指导的心得吗? 我正在使用Bumblebee XB3立体相机，它具有3个镜头.我已经花了大约三周的时间阅读有关使用立体声校准和立体声匹配功能的论坛，教程，学习OpenCV书籍以及实际的OpenCV文档.总而言之，我的问题是我生成了一个很好的视差图，但是点云非常差，看起来似乎是歪斜
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用相机内部/外部重新扭曲点
给出一组2D点，如何应用undistortPoints的反面? 我拥有相机的内在特性和distCoeffs，并且想要(例如)创建一个正方形，并使其变形，就好像照相机是通过镜头查看它一样. 我在这里找到了一个“变形"补丁: http://code.opencv.org/issues /1387 ，但这似乎仅对图像有用，我想处理稀疏点. 解决方案 这个问题已经很老了，但是由于我从谷
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从两个校准的摄像机进行3D重建-该管道中的错误在哪里?
关于从已知内部校准的立体视图进行3D重建的文章很多，其中一些是很棒.我已经阅读了其中的很多，并且根据所阅读的内容，我尝试使用以下管道/算法来计算自己的3D场景重构.我将列出方法，然后在底部询问具体问题. 0.校准相机: 这意味着检索摄像机1和摄像机2的摄像机校准矩阵K 1 和K 2 .这是封装每个摄像机的3x3矩阵内部参数:焦距，主点偏移/图像中心.这些不会改变，只要您不缩放或更改记录
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较小的重投影误差是否总是意味着更好的校准?
在相机校准期间，通常的建议是使用许多姿态(或深度)等变化的图像(> 10). 但是我注意到通常我使用的图像越少，重投影误差就越小.例如，对于27张图像，cv :: calibrateCamera返回0.23，而只有3张，我得到0.11 这可能是由于以下事实:在校准过程中，我们正在解决超定系统的最小二乘问题. 问题: 我们实际上是否将重投影误差用作校准效果的绝对度量?例如，如果我用3张图
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Python校准相机
我有以下图像I1.我没有抓住它.我是从Google下载的 我将已知的单应性H应用于I1，以获得以下图像I2. 我想假设照相机已经拍摄了以上I2的照片.我不知道这台相机的相机矩阵，所以我想找到它.要找到此相机矩阵mtx，我使用的是OpenCV相机校准方法:ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpo
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如何在opencv中使用矩阵R和T(外部参数矩阵)转换图像?
我有一个旋转平移矩阵[R T](3x4). opencv中是否存在执行[R T]描述的旋转翻译的功能? 解决方案 对此问题的很多解决方案我都认为是隐藏的假设.我将尝试向您简要介绍一下我对这个问题的看法(过去我不得不对此进行很多思考).两个图像之间的翘曲是通过称为单应性的3x3矩阵完成的二维过程.您所拥有的是一个3x4矩阵，它定义了3维的变换.通过将图像视为3维空间中的平面，可以在两者
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python的cv2.calibrateCamera的输入参数
当我尝试使用cv2.calibrateCamera校准相机时出现以下错误: rms, camera_matrix, dist_coefs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(pts3d, pts2d, self.imgsize, None, None) cv2.error: /home/sarkar/opencv/opencv/modules/calib3
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使用opencv确定外在相机与世界空间对象的opengl
我正在使用opencv和openframeworks(即opengl)从图像(以及随后用于三角测量的几幅图像)中计算摄像机(世界变换和投影矩阵). 出于opencv的目的，“平面图"成为对象(即棋盘)，其世界中心为0,0,0. 世界/楼层的位置是已知的，所以我需要获取投影信息(失真系数，fov等)和摄像机的外部坐标. 我已将这些平面图点的视图位置映射到2D图像的归一化视图空间中([0,
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OpenCV3.0.0dev中对鱼眼镜头模型的主要参考是什么?
我正在为 OpenCV 3.0.0.dev 中使用的鱼眼镜头型号而苦恼.我已多次阅读此链接中的文档，尤其是“详细说明" 部分和公式化鱼眼失真的模型.到目前为止，我有两个问题: 基于此处列出的投影模型及其"鱼眼透镜模型的准确性"通过休斯，我不知道OpenCV实施中使用了哪种投影模型. 由于描述非常简洁，因此我需要了解OpenCV开发人员用于实现鱼眼名称空间的主要参考文件，这样我才可以参与
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OpenCV:从翻译和翻译中获取透视矩阵回转
我正在尝试验证我的相机校准，因此我想更正校准图像.我希望这会涉及到对warpPerspective的调用，但是我看不到一个明显的函数采用相机矩阵以及旋转和平移矢量来生成此调用的透视矩阵. 本质上，我想执行此处(尤其是靠近末端的图像)，但从已知的相机型号和姿势开始. 是否有一个简单的函数调用来获取相机的内在和外在参数，并计算用于warpPerspective的透视矩阵? 在图像上调
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