AR/VR的兴起,让我们喜欢上了3D电影和视频,前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么,它是如何工作的?当屏幕只是平面时,我们如何体验3D效果?其实,这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
本文主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV实现一个实时曲线道路检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
变量之间的线性相关性是所有可能选项中最简单的。 从近似和几何任务到数据压缩,相机校准和机器学习,它可以在许多应用中找到。 但是,尽管它很简单,但是当现实世界的影响发挥作用时,事情就会变得复杂。 从传感器收集的所有数据都包含一部分噪声,这可能导致线性方程组具有不稳定的解。 计算机视觉问题通常需要求解线性方程组。 即使在许多 OpenCV 函数中,这些线性方程也是隐藏的。 可以肯定的是,您将在计算机视觉应用中面对它们。 本章中的秘籍将使您熟悉线性代数的方法,这些方法可能有用并且实际上已在计算机视觉中使用。
平面图案标定姿势的选择很少被考虑——但标定精度很大程度上取决于它。本文提出了一种姿态选择方法,可以找到一个紧凑和鲁棒的标定姿态集,并适合于交互式标定。奇异的姿态会导致解决方案不可靠,而减少姿态的不确定度对标定有利的。为此,我们使用不确定性传播原理。
多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点. 其次本文会介绍相机这个大家常见的传感器, 以及讲解如何对相机进行畸变校准.
有趣的镜子不是平面镜子,而是凸/凹反射表面的组合,它们会产生扭曲效果,当我们在这些镜子前面移动时,这些效果看起来很有趣。
文章:Calibration Method of the Monocular Omnidirectional Stereo Camera
在第二部分,我们分析了一个计算相机矩阵和失真系数的脚本。这些是三维重建过程中所必需的相机固有参数。
文章:Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
当我们使用的鱼眼镜头视角大于160°时,OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤,也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片:
在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数(内参、外参、畸变参数)必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环节,其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此,做好相机标定是做好后续工作的前提,提高标定精度是科研工作的重点所在。
本文出现的数据结果和码源见:https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269941
目前智能手机最重要的一个方面就是轻松捕捉和分享视频。基于光学图像稳定(OIS)和电子图像稳定(EIS))的融合稳定视频技术,使用Pixel 2 和Pixel 2 XL智能手机,拍摄的视频比以往更流畅,更清晰。视频融合稳定技术用最少的伪影提供高度稳定的画面,目前Pixel 2在DxO的视频排名中领先(同时也获得了智能手机相机的最高综合评分)。
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
今天这个项目来自 Dimiter Kendri,是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
【Long exposure with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
url : https://medium.com/@omar.ps16/stereo-3d-reconstruction-with-opencv-using-an-iphone-camera-part-iii-95460d3eddf0
本章的目的是开发许多图像处理过滤器,并将其实时应用于网络摄像头的视频流。 这些过滤器将依靠各种 OpenCV 函数来通过拆分,合并,算术运算以及为复杂函数应用查找表来操纵矩阵。
选自pyimagesearch 机器之心编译 参与:乾树、蒋思源 在本文中,我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光,我们采用了对一组图像取平均值的帧平均
在计算机视觉和图像处理领域,光照对图像质量和分析结果都有重要影响。由于光照条件的不同,同一场景下的图像可能有着明显的亮度差异,这对于图像的分析和处理是不利的。因此,光照归一化处理是一个常见的预处理步骤之一。 OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库,它提供了丰富的图像处理函数和工具。本篇文章将详细介绍OpenCV中的光照归一化处理方法,并给出相应的代码示例。
相机标定对于联系相机测量和真实三维世界测量也很重要。它的重要性在于场景不仅仅是三维的,也是物理单位度量的空间。因此,确定相机的自然单位(像素)与物理单位(如mm)的关系是三维场景重构的重要部分。相机标定的过程既给出相机的几何模型又给出透镜的畸变模型,这两个模型定义了相机的内参。
本篇是自动驾驶系列的第二篇,在后台留言索取代码会提供源码链接。这次的目标是编写一个软件流水线来识别汽车前置摄像头的视频中的车道边界。摄像机标定图像,试验路图像和视频项目都可以在这里储存。
本篇是自动驾驶系列的第二篇,在后台留言索取代码会提供源码链接。这次的目标是编写一个软件流水线来识别汽车前置摄像头的视频中的车道边界。摄像机标定图像,试验路图像和视频项目都可以在这里储存。 这次试验的目标/步骤如下: 计算相机校准矩阵和给定一组棋盘图像的失真系数。 对原始图像应用畸变校正。 使用颜色变换,渐变等创建阈值二值图像。 应用透视变换来纠正二值图像(“鸟瞰”)。 检测车道像素,找到车道边界。 确定车道和车辆相对于中心的曲率。 将检测到的车道边界转回到原始图像上。 输出车道边界的视觉显示和车道曲率和车
GoPro 使用的鱼眼镜头提供了广阔的视野,但它也会扭曲图像。在这个项目中,我们将通过使用 Python 和 OpenCV 校准相机来消除失真。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
1.光学相机镜头一般都存在畸变的问题,畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。除了一些特定的场合,大部分情况下,这些失真都是需要校正到正常人眼不产生扭曲的程度。
广角镜头,甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配,这样的手机能够拍摄出宽广的视角,还能够在合拍时拍下更多的人物。
文章:Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges
本例的函数使用所谓的针孔相机模型。在此模型中,场景视图是通过使用透视变换将 3D 点投影到图像平面来形成的。
Opticaldistortion=Δyy×100%TVdistortion=Δh2h×100%
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
广角摄像头拍摄的稠密3D地图有利于导航和自动驾驶等机器人应用.在这项工作中,我们提出了一种实时稠密三维鱼眼相机建图方法,无需显式校正和不失真.我们扩展了传统的变分立体方法,通过使用由摄像机运动引起的轨迹场来约束沿外极曲线的对应搜索.与传统的校正方法相比,我们还提出了一种在不增加处理时间的情况下生成轨迹场的快速方法.通过我们的实现,我们能够使用现代图形处理器实现实时处理.我们的结果显示了我们的非校正稠密建图方法相对于校正变分方法和非校正离散立体匹配方法的优势.
本文来自Vidovation的网络研讨会,主持人是Vidovation的CTO兼联合创始人Jim Jachetta,演讲者是Alpha Image的首席执行官MC Patel。主要介绍了实时视频的镜头失真校正。
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数码相机的构造与传统的胶片式相机(模拟式)基本相同。所不同的是数码相机中使用被称为 CCD 的光电转换元件代替胶片,图像则作为数字信息采入。 CCD 即相当于模拟式相机的胶片,那么它又是如何将图像转换为数字信号的呢?
引言:后续的一系列文章会尝试解释用于从2D图片提取3D信息的一些重要工具和技术。3D重建对于很多应用来说是一个非常有用的工具,他可以构建人脸、场景、或其他物体的3D模型。这种模型是通过计算2D图像像素中的深度信息得到的。
机器视觉一般由工业光源,图像采集单元,图像处理单元,图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域,2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统,首先要认识两者的各自优势和局限性。
文章:Lidar with Velocity: Motion Distortion Correction of Point Clouds from Oscillating Scanning Lidars
获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像。
在VSLAM中,经常会使用鱼眼镜头或者广角镜头。本文主要分为理论部分与鱼眼镜头标定实践两部分,其中理论部分,主要参考《A generic camera model and calibration method for conventional, wide-angle, and fish-eye lenses》,作者为Juho Kannala和Sami S. Brandt,写于2006年,同时这篇文章的作者在2004年也写了一篇与鱼眼镜头标定相关的论文《A Generic Camera Calibration Method for Fish-Eye Lenses》,同样值得参考。
Adobe Camera Raw自2003年首次发布以来,一直是专业摄影师必备的工具,可用于导入和增强原始图像。支持Adobe Camera Raw15 for mac的应用程序包括Photoshop,Photoshop Elements,After Effects和Bridge。此外,Adobe Lightroom建立在ps插件 Camera Raw15强大的原始图像处理技术之上。Camera Raw15 mac下载是作为一个增效工具随 Adobe After Effects® 和 Adobe Photoshop 一起提供的,这款Raw增效工具为其中的每个应用程序提供了导入和处理相机原始数据文件的功能。也可以使用 Camera Raw 来处理 JPEG 和 TIFF 文件。
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。
计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程,并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC 和估计车道中心距离的步骤。
本章将向您展示如何为 Android 智能手机和平板电脑编写一些图像处理过滤器,该过滤器首先针对台式机(使用 C/C++)编写,然后移植到 Android(使用相同的 C/C++ 代码,但使用 Java GUI), 这是为移动设备开发时的推荐方案。 本章将涵盖:
滤波是信号和图像处理的基本任务之一。 它是一个过程,旨在有选择地提取图像的某些方面,这些方面被认为在给定应用的上下文中传达了重要信息。 过滤可以消除图像中的噪点,提取有趣的视觉特征,允许图像重采样等。 它起源于一般的信号和系统理论。 在此我们将不详细介绍该理论。 但是,本章将介绍一些与过滤有关的重要概念,并说明如何在图像处理应用中使用过滤器。 但首先,让我们先简要介绍一下频域分析的概念。
在本书的第二部分中,您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说,您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外,您还将看到如何创建和理解直方图,直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外,您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术,这是图像分割的关键部分。 此外,您还将看到如何处理轮廓,轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后,您将学习如何构建第一个增强现实应用。
六、图像恢复-超分 20、Fourier Space Losses for Efficient Perceptual Image Super-Resolution 许多超分辨率 (SR) 模型仅针对精度效果进行优化,模型庞大、缺乏效率。大模型在实际应用中通常不实用,本文提出新的损失函数,以从更有效的模型中实现具有高感知质量的 SR。 利用傅立叶空间监督损失来改进从丢失的高频 (HF) 内容,并设计直接在傅立叶域的判别器架构以更好地匹配目标 HF 分布。与最先进的感知 SR 方法 RankSRGAN 和 SR
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