openmv视觉校正
时间: 2023-08-04 07:05:21 浏览: 68
OpenMV视觉校正是通过摄像头的成像原理来实现的。根据小孔成像原理,将摄像头的镜头视为小孔,可以得到真实物体与摄像头中的物体图像之间的几何关系。根据这个关系,可以推导出实际物体与镜头的距离与物体在摄像头图像中所占的像素值之间的关系。具体而言,距离越近,像素点越多。因此,在OpenMV的程序设计中,可以通过测量目标色块的宽和高的均值来近似代替物体在摄像头图像中所占的像素值,从而实现视觉校正。[2]
相关问题
openmv图像校正
对于OpenMV的图像校正,您可以使用OpenMV IDE中的图像处理功能来进行校正。以下是一个基本的图像校正流程:
1. 首先,使用OpenMV IDE将图像从相机读取到OpenMV板上。
2. 然后,您可以使用OpenMV的图像处理库来对图像进行校正。例如,您可以使用 `histeq()` 函数对图像进行直方图均衡化,以提高图像的对比度。
3. 如果您需要更复杂的校正,例如几何校正或畸变校正,您可以使用OpenMV的 `undistort()` 函数。该函数需要提供相机的内参和畸变参数,以便对图像进行校正。
4. 在完成图像校正之后,您可以将结果显示在OpenMV IDE的窗口中,或者将其保存到SD卡或计算机上。
请注意,图像校正的具体步骤和参数设置取决于您的具体应用和需求。您可以参考OpenMV的官方文档和示例代码以获取更详细的指导和帮助。
openmv畸变校正
对于OpenCV中的畸变校正,有几个函数可以使用。其中包括undistort()函数、getOptimalNewCameraMatrix()函数和initUndistortRectifyMap()函数。
undistort()函数用于直接进行畸变校正。它接受原始图像、相机内参矩阵、相机畸变参数和可选的新相机内参矩阵作为输入,并输出校正后的图像。
getOptimalNewCameraMatrix()函数用于计算新的相机内参矩阵。它接受相机内参矩阵、相机畸变参数、图像尺寸、缩放比例和可选的校正后图像尺寸作为输入,并输出新的相机内参矩阵。
initUndistortRectifyMap()函数与getOptimalNewCameraMatrix()函数一起使用,用于初始化畸变校正的映射。它接受原相机内参矩阵、原相机畸变参数、可选的修正变换矩阵、新相机内参矩阵、去畸变后图像的尺寸和输出映射的类型作为输入,并输出两个映射。
因此,要进行OpenCV中的畸变校正,可以使用这些函数的组合,例如先使用getOptimalNewCameraMatrix()函数计算新的相机内参矩阵,然后使用initUndistortRectifyMap()函数初始化映射,最后使用remap()函数进行畸变校正。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [opencv畸变校正的两种方法](https://blog.csdn.net/qq_39619964/article/details/125784495)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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