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生活中一些针孔相机会给图像带来严重的失真，这主要是由于硬件和环境的因素所示导致的，其中主要的两种畸变是径向畸变和切向畸变。
径向畸变会导致直线看起来弯曲，即点距离图像中心越远，径向畸变就越大。例如，下面显示了一张图像，其中棋盘的两个边缘标有红线。但是可以看到棋盘的边界不是直线，并且与红线不匹配，所有预期的直线都凸出来了。
当光线在透镜边缘附近比在光学中心弯曲更多时，就会发生径向畸变。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-510840.html
径向畸变可以表示为（其中k3有时候不需要）：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-510840.html
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盲去卷积复原 ：当我们考虑图像复原中的盲去卷积复原时，我们可以使用以下数学符号和方程来描述该问题 原始图像 ：我们用I表示原始图像，其中I是一个二维离散函数。 I ( x , y ) I(x, y) I ( x , y ) 表示在坐标 ( x , y ) (x, y) ( x , y ) 处的图像强度值 模糊核 ：我们用 H H H 表示未
目前在做的项目用到两个摄像头，一个是热成像摄像头、另一个是普通的rgb摄像头。 一开始的目标是让他们像素级重合，使得点击rgb图像时，即可知道其像素对应的温度。但是在尝试的过程中，发现基本不可能。因为由于纵深、遮挡、透视变形、视差等问题，两个摄像头拍摄
在我们的日常生活中，我们经常会遇到各种各样的图像信号，例如照片、视频、图标等等。对这些图像信号进行分类和识别对于我们来说是非常有用的。在本文中，我将介绍如何使用Matlab来实现生活中的图像信号分类。 首先，我们需要准备一些训练数据。训练数据是已经被标
初中物理我们就学过小孔成像问题，这也是我们对相机的最初认识。 仅靠一个小孔进光量太小，拍摄到的照片会很暗，所以实际的相机会使用凸透镜来聚光。但是凸透镜的光学模型过于复杂，通常会简化成针孔相机模型来解释成像过程并进行建模。 这时出现了一个疑问， 小
对于目标图像(无畸变图像)上的每个像素点，转换到normalize平面，再进行畸变变换，进行投影，得到这个像素点畸变后的位置，然后将这个位置的源图像（畸变图像）的像素值作为目标图像该点的像素值。 通常我们得到的原图是畸变后的图像(x_distort,y_distort)，要计算畸变之前
由于相机的镜头并不完全理想，成像时会产生线条扭曲、失真等。对双目图像、鸟瞰图等进行处理时，首先要矫正去畸变。 相机的镜头前有一块透镜，由于透镜的形状，当光线穿过透镜时，靠近光轴的光线折射比远离光轴的折射要小，就会产生径向畸变，此时真实世界中的直
参考资料：相机标定（4） 矫正畸变 undistort()和initUndistortRectifyMap() 背景： opencv提供了直接进行畸变矫正的代码，因在项目中需要使用畸变矫正，因此研究一下opencv中畸变矫正的相关接口与代码，便于学习提升与二次开发。 opencv在文档中对相机标定与畸变矫正的原理做了简单
当图像中原本应该是直线的地方看起来发生了不自然的变形或扭曲时，我们称为图像畸变。有三种类型的镜头畸变：桶形畸变（后文使用英文barrel），枕形畸变（后文使用pincushion）和胡子畸变（后文使用英文wave或mustache，这种畸变里包含了桶形畸变和枕形畸变）
在嵌入式开发中通常会使用到视觉方面的硬件做图像识别， 经常使用的小型嵌入式图像识别硬件有个K210,Openmv等，这里介绍的是K210这款可编程机器视觉硬件，它支持一系列广泛的图像处理和神经网络，其最突出的优点是它的算力可以达到1TOPS算力，连我们的树莓派
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