OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)(python为工具) 【Open_CV系列（五）】 文章目录 准备图片 1. 缩放 cv2.resize()方法 2....透视 ---- ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ 欢迎各路大佬来到小啾主页指点☀️欢迎大家前来学习OpenCV图像几何变换专题 – Open_CV系列博文第五篇，我是侯小啾。...', img) cv2.imshow('The_Starry_Night2', dst) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 展示原图和透视后的图像效果：...---- ꧔ꦿ本系列blog传送门： ✨OpenCV图像处理基本操作 【Python-Open_CV系列（一）】 ✨OpenCV像素处理基本操作 【Python-Open_CV系列（二）】...系列（四）】 ✨OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】 ✨基于梵·高《向日葵》的 图像阈值处理专题（二值处理、反二值处理、截断处理
摄像机校准（calibrateCamera.py） 几乎所有摄像机使用的镜头在聚焦光线以捕捉图像时都存在一定的误差，因为这些光线由于折射在镜头边缘发生了弯曲。这种现象会导致图像边缘的扭曲。...假设我们现在了解什么是径向失真，需要利用失真系数（k1、k2 和 k3）来校正径向失真。calibrateCamera.py是摄像机校准程序，默认情况下不运行该程序。...鸟瞰图可以通过应用透视变换来实现，即将输入图像中车道区域四个点映射到所需点上，从而生成自顶向下的视图。这些点是根据个案确定，决定因素主要是摄像头在车辆中的位置及其视野。...图3 cv2.threshold(image, 220, 225, cv2.THRESH_BINARY) 下阈值（220）和上阈值（225）将根据输入图像手动调整。...曲率的车道面积和半径是根据像素值计算的，像素值与真实世界空间不同，因此必须转换为现实世界的值，这涉及到测量我们投射扭曲图像的车道部分的长度和宽度。
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辆位置的数值估计。...这会产生扭曲图像边缘的效果，使线条或物体看起来或多或少比实际弯曲。这被称为径向失真，这是最常见的失真类型。 另一种失真是切向失真。...这使图像看起来倾斜，使一些物体看起来比实际距离或距离更近。 有三个系数需要校正径向失真：k1，k2和k3，以及2对于切向失真：p1，p2。...检测车道像素，找到车道边界 现在有一个阈值扭曲的图像，我们准备绘制出车道线！有很多方法可以解决这个问题，但是在直方图中使用峰值效果很好。...在对道路图像进行校准，阈值处理和透视变换之后，我们应该有一个二值图像，车道线清晰可见。但是，我们仍然需要明确地确定哪些像素是线的一部分，哪些属于左边线，哪些属于右边线。
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辆位置的数值估计。...这会产生扭曲图像边缘的效果，使线条或物体看起来或多或少比实际弯曲。这被称为径向失真，这是最常见的失真类型。 另一种失真是切向失真。...这使图像看起来倾斜，使一些物体看起来比实际距离或距离更近。 有三个系数需要校正径向失真：k1，k2和k3，以及2对于切向失真：p1，p2。...在对道路图像进行校准，阈值处理和透视变换之后，我们应该有一个二值图像，车道线清晰可见。但是，我们仍然需要明确地确定哪些像素是线的一部分，哪些属于左边线，哪些属于右边线。
由于镜头的畸变(径向和切向)带来非线性成像模型，一般求解方法分为两步： 不考虑畸变，成像模型为线性模型，利用线性求解方法求出初始解 考虑畸变，利用初始解和成像模型对三维物点投影得到的投影点与观测点形成最优问题...，直线在透视投影模型下为直线，一般二维或三维形状与图像平面不共面时会发生变形。...圆形标定板也是校准中常用的标志板，圆形可以准确的找到中心点，但通过透视投影圆心会发生偏差。...： 因为反相机模型： 3.逆畸变模型 畸变矫正： 3.1递归逆畸变模型 由(4)可得: 3.2非递归逆畸变模型: 4.利用逆畸变模型优化畸变系数 5.验证逆畸变模型的精度 未矫正坐标和扭曲坐标之间的差异可用直方图表示...为了能够更好地展示领域知识，现向全体粉丝以及阅读者征稿，如果您的文章是3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别
背景 对于常见的镜头径向畸变和切向畸变，在硬件已经无法继续优化时，需要后处理进行校正 模型 一些针孔摄像机会对图像产生严重的畸变，主要有两种畸变: 径向畸变和切向畸变。...径向畸变 径向畸变导致直线看起来弯曲。点距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下图显示了一个棋盘的两个边缘用红线标记的图像。但是，你可以看到棋盘的边界不是一条直线，与红线不匹配。...径向畸变可以表示为以下模型 切向畸变 类似地，切向畸变发生是因为摄像透镜没有与成像平面完全平行。因此，图像中的某些区域看起来可能比预期的要近。...切向扭曲的数量可表示如下: 畸变系数 简而言之，我们需要找到五个参数，即畸变系数： Distortion ; coefficients=(k_1 \hspace{10pt} k_2 \hspace..., 'origin'], [img, 'marked'], [dst, 'undistort'], row_num=1) pass 配置好图像，运行程序可以看到标记的图和校正结果 参考资料 https
本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的拉伸、收缩、扭曲和旋转操作。...cv2.resize() 官方文档 函数使用 cv2.resize( src, # 源图像 dsize[, # 图像尺寸，可以设置为 None，尺寸根据 fx, fy 和...这种操作包括均匀和不均匀的调整大小(后者称为“扭曲”)。执行这些操作有很多原因，例如，扭曲和旋转图像，使其可以叠加在现有场景的墙壁上，或人工放大用于目标识别的一组训练图像。...可以拉伸、收缩、扭曲或旋转图像的功能称为“几何变换”。 对于平面区域，有两种几何变换：使用2×3矩阵的变换，称为“仿射变换”；而基于3×3矩阵进行变换，称为“透视变换”或“同形”。...透视变换提供更多的灵活性；透视变换可以将矩形转换为任意四边形。下图显示了各种仿射变换和透视变换的示意图。 仿射变换 仿射变换有两种情况。
下面是实现步骤： 畸变校正 透视变换 Sobel滤波 直方图峰值检测 滑动窗口搜索 曲线拟合 覆盖检测车道 应用于视频 畸变矫正 相机镜头扭曲入射光以将其聚焦在相机传感器上。...尽管这对于我们捕捉环境图像非常有用，但它们最终往往会稍微不准确地扭曲光线。这可能导致计算机视觉应用中的测量不准确。然而，我们可以很容易地纠正这种失真。...用 cv2.CalibrateCamera() 来获取畸变系数和相机矩阵。相机已校准！ 然后，您可以使用它cv2.undistort()来矫正其余的输入数据。...您可能无法注意到细微的差异，但它会对图像处理产生巨大影响。 透视变换 在相机空间中检测弯曲车道并不是很容易。如果我们想鸟瞰车道怎么办？这可以通过对图像应用透视变换来完成。...这是它在相机空间和车道空间中的样子： 请注意，远离相机的图像部分不能很好地保持其质量。由于相机的分辨率限制，来自更远物体的数据非常模糊和嘈杂。
OpenCV与仿射变换 拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。 ? 由图可以看出，仿射变换是透视变换的子集。...2.warpAffine函数 对图像做仿射变换 src：输入图像. dst：输出图像. map_matrix：2×3 变换矩阵 flags：插值方法和以下开关选项的组合 ?...src = imread( argv[1], 1 ); /// 设置目标图像的大小和类型与源图像一致 warp_dst = Mat::zeros( src.rows, src.cols,...src.type() ); /// 设置源图像和目标图像上的三组点以计算仿射变换 srcTri[0] = Point2f( 0,0 ); srcTri[1] = Point2f( src.cols...warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() ); /** 对图像扭曲后再旋转 */ /// 计算绕图像中点顺时针旋转
但在深度学习出现之前，图像处理技术已被用来处理和转换图像，以获得有助于我们完成任务的见解。今天，让我们看看如何实现一种简单而有用的技术，即透视投影来扭曲图像。 那么扭曲图像是什么意思？...import cv2 import numpy as np 现在，让我们按如下方式读取基本图像和主题图像。...我们确保生成的图像具有基本图像的尺寸。使用生成的矩阵，我们可以使用cv2.warpPerspective()方法扭曲图像，如给定的代码片段所示。...蒙面基础图像 最后一步是使用cv2.bitwise_or()方法获取变形图像和蒙版图像并执行按位或运算，这将生成我们想要完成的融合图像。...融合图像 这是透视变换的一个非常简单的用例。当我们跟踪框架中物体/人物的运动时，可以使用它来生成区域的鸟瞰图。
在制造过程中，透镜的实际曲面和理想曲面之间存在一定的误差，这种误差会改变光的折射方向，使得成像点的位置发生偏差，通常这会导致“径向畸变” 根据透镜曲面的不同情况，径向畸变会导致画面出现桶形失真或枕形失真...通过这种方法去除镜头的径向畸变和切向畸变后，画面中的直线会被校直，如下图所示： 采用类似原理甚至可以对鱼眼镜头图像进行畸变校正： 然而，虽然这个方案能很好的校直直线，却也带来了一定副作用。...人脸在变换前后不应该有异常的尺度变化 作者演示了人脸项的作用，当没有这一项目标函数的约束时，所得到的图像有明显的人脸扭曲变形，而加入这一项后结果有很大的改善。...为了避免在图像边缘处出现异常的扭曲，还需要在中间计算时扩充图像(通过Padding)，并对扩充图像做一些特殊的约束(记为 Ea )， 并在最后一步裁减掉多余的部分。...然后讲述了镜头畸变的两种原因——径向畸变和切向畸变，并给出了去除这两种畸变的完整过程。接着我介绍了透视投影的应用，以及它导致的边角拉伸现象。我还花了较大篇幅，介绍了三位宝岛才俊的去除透视畸变的论文。
其中用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点特征检测、局部不变特征、关键特征点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。...H对右图进行扭曲变换； （4）将左图(右图)加入到变换后的图像的左侧(右侧)获得最终图像； 代码： import cv2 as cv # 导入opencv包 import numpy as...cv2.warpAffine()不能处理视场和图像不平行的问题 # 作用：就是对图像进行透视变换，可保持直线不变形，但是平行线可能不再平行 Panorama = cv.warpPerspective...("扭曲变换后的右图", Panorama) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() # 将左图加入到变换后的右图像的左端即获得最终图像...扭曲变换后的右图 全景图 由于输入的左右图像之间有大量重叠，导致全景图的主要添加部分是在拼接图像的右侧，因此会造成拼接后全景图右侧有大量的黑色空白区域。
我们感兴趣的畸变有两种类型: 径向畸变（radial distortion）和切向畸变（tangential distortion）。...之后，我们将使用 cv2.calibrateCamera()来求解畸变系数。修正径向畸变需要三个系数: k1，k2，k3；而修正切向畸变需要两个系数: p1，p2。...透视变换 在这一步中，我们将把图像转换为鸟瞰图。这将使以后的步骤，如测量车道曲率更容易。...这个函数计算一个 3x3 变换矩阵，当我们想要通过 cv2.warpPerspective() 函数对图像进行变换时，这个函数是必需的。 ? ▲ 透视变换前后的图像 3. 色彩阈值和区域掩码 ?...将结果显示回原始图像 最后一步是将前一步的结果与原始图像结合起来。 要做到这一点，我们需要恢复前面所做的透视变换，并将输出图像置于原始图像之上。 ?
•内参矩阵各元素意义：一个像素的物理尺寸dx和dy，焦距f，图像物理坐标的扭曲因子r，图像原点相对于光心成像点的的纵横偏移量u和v（像素为单位）。...•畸变系数：包括相机的径向畸变系数k1,k2,k3,~，和相机的切向畸变系数p1,p2,~。 什么情况下需要借助相机标定的方法？...2.从相机坐标系到理想图像坐标系（不考虑畸变） 3D->2D 这一过程进行了从三维坐标到二维坐标的转换，也即投影透视过程（用中心投影法将形体投射到投影面上，从而获得的一种较为接近视觉效果的单面投影图...3.从理想图像坐标系到实际图像坐标系（考虑畸变）： 透镜的畸变主要分为径向畸变和切向畸变（还有薄透镜畸变等等，但都没有径向和切向畸变影响显著，所以我们在这里只考虑径向和切向畸变）。...） OpenCV标定函数 cv::calibrateCamera(…); 具体实现方案： 棋盘是一块由黑白方块间隔组成的标定板，我们用它来作为相机标定的标定物（从真实世界映射到数字图像内的对象）。
相机内参长这样，利用针孔模型，将 3d 物体透视投影到 2d 的相机屏幕上。...& f_{y} & c_{y}\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} P=⎣⎡fx000fy0cxcy1⎦⎤ 畸变参数包括 2 类，径向畸变和切向畸变...径向畸变最明显的例子就是鱼眼相机的效果。 大家仔细观察上面的图片，它就能很好地介绍径向畸变。...径向畸变可以被纠正，公式如下。 ? 除了径向畸变外，还有一个畸变就是切向畸变。 切向畸变一般来说，是因为相机镜头制造工艺精度不够，透镜和感光器原件没有平行。从而造成了图像的变形。 矫正公式如下： ?...Nx_cor = 9 Ny_cor = 6 标定的时候，还需要角点的物理坐标和图像坐标，这是因为需要通过透视成像的原理，来反向拟合相机的参数，原理比较复杂，这个不做解释，有兴趣的同学可以查看相关书籍和资料
由于镜头的畸变(径向和切向)带来非线性成像模型，一般求解方法分为两步： 不考虑畸变，成像模型为线性模型，利用线性求解方法求出初始解 考虑畸变，利用初始解和成像模型对三维物点投影得到的投影点与观测点形成最优问题...5.验证逆畸变模型的精度 参考文献： 1.相机模型 1.1正投影模型 相机的内参： 相机的外参： 相机的畸变模型： 1.2反投影模型 1.3需要标定的参数： 2.圆形标定点的偏差校正 透视投影不是保形变换...，直线在透视投影模型下为直线，一般二维或三维形状与图像平面不共面时会发生变形。...圆形标定板也是校准中常用的标志板，圆形可以准确的找到中心点，但通过透视投影圆心会发生偏差。...： 因为反相机模型： 3.逆畸变模型 畸变矫正： 3.1递归逆畸变模型 由(4)可得: 3.2非递归逆畸变模型: 4.利用逆畸变模型优化畸变系数 5.验证逆畸变模型的精度 未矫正坐标和扭曲坐标之间的差异可用直方图表示
视场模型（ Field-of-View Model）：视场模型及其逆定义如下 参数w近似相机视场，但不精确，这是一个像分割模型一样的图像模型，其中定义图像平面上的未畸变和扭曲半径。...鱼眼图像中的线可以近似为二次曲线，等效于透视图像中的平行线如何收敛于单个消失点，鱼眼图像中的并行直线在两个消失点处收敛，这两个消失点，当上升到单位球体时，是球体上的对极点，红色和绿色分别表示水平平行线（...蓝色为相关地平线）和垂直平行线的透视图，红点和绿点表示消失点，其中一个消失点位于图像外部。...，用于对未失真鱼眼图像进行训练；鱼眼扭曲用于鱼眼图像的自监督训练，通过对单位球体的中间投影相位，鱼眼图像被转换为新的扭曲图像。...，目标跟踪和再识别要具有更大的挑战性，跟踪静态摄像机从左向右移动的行人需要处理较大的径向扭曲外观变化，同样，对于静态行人，相机的水平和垂直运动会导致较大的变化，这也是点特征对应问题的一个挑战，类似于跟踪
然而，不可能通过透视投影在有限的图像平面上投射半球形视场。因而，鱼眼镜头服从某些其他投影模型。这就是为什么鱼眼镜头本身固有的畸变不应该仅被认为是与针孔模型的偏差。...最近，鱼眼镜头相机的第一种自动校准方法也出现了，Claus 和Fitzgibbon[1]提出了一种畸变模型，它同样允许相机运动和镜头几何的同时线性估计，而Thirthala和Pollefeys[2]使用径向一维摄像机的多视图几何来估计非参数相机模型...此外，Barreto和Daniilidis最近的工作引入了径向基本矩阵来纠正广角镜头的失真[3]。然而，这些方法的重点更多的是在于自动校准技术，而不是真实镜头的精确建模。...由于透视投影模型不适用于鱼眼镜头，我们使用更灵活的径向对称投影模型。 ? ? ? 不失一般性，甚至权重都被取消了。这是因为我们可以将r作为奇函数扩展到负数一侧，而奇数幂跨越连续奇函数集。...在Step-3中，cv::fisheye::calibrate返回值为总重投影误差，当然也可以进一步计算x和y方向的重投影误差值。
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵) 单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识...小编跟很多人一样，刚开始学习图像处理对单应性矩阵不是很了解，通过项目实践慢慢知道了一些这方面的知识和自己对它的理解，就跟大家分享一下。...单应性矩阵主要用来解决两个问题， 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 ?...其次知道它的应用场景，下面我们就从应用层面和代码层面来说说单应性矩阵的应用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过，但是 当时没有说这个是单应性矩阵的应用。...看到左侧的广告牌不，我们准好了一张图像，准备替换它的内容，准备的图像如下： ? 最终处理之后的效果如下： ?
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