实例介绍
【实例简介】
用于鱼眼摄像头的一个环视参考文档很不错，自己最开始做这个相关的项目就是参考这个文档，发现写的很是不错，非常值得参考特别有用的，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
赵三峰,谢明,陈玉明:基于逆向投影的全景泊车系统设计与实现 其中,(x,y)表示校正图像的坐标,(x,y)表示鱼眼图 像的坐标 此算法的效果如图所示。 1 ------ 图校正前后图像 俯视变换 clay.OB 图离散化后的路面 本文采用直接线性变换()来找到俯视变换 的投影矩阵,这种方法的优点在于不需要知道摄像头视 R R 角等参数,只需要在图像坐标系下标定对特征点就可 R 以计算出个未知的参数,从而得到单应性矩阵,并利 R 用单应性矩阼完成俯视变换。 其中,M表示合成图像的宽度,单位:像素;No表示 直接线性变换的公式如下 合成图像的高度,单位:像素;R表示合成区域的宽 Coxi i+Coli+Cu22i +Cu3 )度,单位:;R1表示合成区域的长度,单位 (iam,0)表示图像的坐标,单位:像素;x,y表示合成区 C102+(ny2+C12x;+Cr C20x:+C21y+C2231+1 )域路面的坐标,单位:。 下面判断路面上的点被哪个摄像头拍到,因此将路 其中,(2v)表示图像坐标,(xy2)为物体空间坐标,面分成八个区域,如图所示 Co,co1,…,C2为未知参数。但是本文的物体选择的是路 面特征点,因此公式的z=0,简化后的二维公式为: (左前 前) (右前) IX). Ti t Coli+CUs C0x;+C21y;+1 (左) 汽车 v C1o x, +C11)2+C13 C20x:+C21y1+1 如果川矩阵的形式表示,如下 (左后) (后)(右后) ROT=C1C1 CI 图路而的八个区域 图中,Il、ⅣV、V和ⅤI四个区域只能被前,左, RO表示路面坐标到图像左边的变换矩阵,则ROn右,后四个摄像头看到。I、I、VI和VI为两个摄像 表示图像到路面的投影矩阵 头的交叉区域,可能被两个摄像头看到,因此需要判断 图像合成 交叉区域被哪个摄像头采集到,四个交叉区域的判别方 本文的创新点就在于跳出了传统图像拼接的想维,法相同,因此以区域1为例描述如下 采用一种更加简单有效的算法来实现无缝拼接全景。 )取区域I内任意一点(jo),计算其路面坐标 假设路面合成区域的大小为长R1,宽为Rw,单 假定该点可以被前摄像头采集到,通过与前摄 位:。R的宽度方向平均分成M等份,R1的高 像头的投影矩阵ROlo相乘,便可以得到该点在前摄 度方向平均分成N等份,其中任意一点坐标用(mm)像头的像素坐标av),如果0≤<≤lm,且0≤v≤ 表示。如图所示 、,则该点可以被前摄像头采集到,令该点标记I。 图中蓝色区域表示汽车的位置。设汽车中心为路为。同理,如果也可以在左摄像头被采集到,令该点标 面的原点,则路面上任意一点(omom)的坐标为(x,y),记D为 那么它们的关系是 〕如果on=1,1=0,取该点在前摄像头像 计算机工程与应用 素的颜色值,并填允到(aji)所在的合成区域;如果相比,在算法复杂度上大大减少,更加容易应用到实际 ①lo=ω,Ⅰ=1,取该点在左摄像头像素的颜色值,当中去。通过观察合成效果,虽然在较远处有些图像畸 并填充到(m,Jx)所在的合成区域;如果Iam=1.变,但是近处的效果已经符合设计要求。实验过程中遇 IDan=1,取该点在前和左摄像头的颜色值的均值,并填到的各种问题,通过调试已得到修正。但是还是有不足 充到(mnjm所在的合成区域。 之处,在标定的过程中,本实验是通过人工手动标定特 当合成区域所有像素点的颜色都被对应图像颜色征点的,因此会有人为因素的误差,这个会号致合成区 值填充以后,合成图像就完成了。然如果出现颜色值域的交界处会有缝隙或者偏差,在接下来的研究中,将 为的点,利用最近邻准则填充 改进标定的方法,采用自标定的方式来克服这种人为 误差 系统测试与效果 以童车作为实验平合分别在童车的四周安装据像参考文献 头,根据实验表明,前后摄像头的安装角度与垂直地面 朱铮涛,檠绍发镜头畸变及其校正技术光学技术 小于才能达到最好的效果,左右摄像头尽量垂直地 面安装。为了避免相机抖动引起合成效果扭曲,安装时 贾洪涛朱元昌摄像机图像畸变纠正技术电子测量与 应尽量固定好摄像机。童车安装摄像头如图所示。 仪器学报,,(): 张伟鱼眼图像校正算法研究南京:南京邮电大学, 邢立新鱼眼镜头视频图像实时校止技术研究哈尔 滨:黑龙江大学, 图摄像头安装 周猛基于 的仝景泊车影像系统的设计与 实现电子技术应用, 实验效果如图所示。 张聪基于鱼眼镜头的车载全景环视系统杭州:浙江 大学 廖国品全景视觉泊车辅助系统算法硏究广州:华南 理工大学 方财义全景泊车系统及图像拼接技术的研究汽车零 部件,() ￡娟图像拼接技术综述计算机应用研究,() 周圣文基于算法的全景泊车辅助系纩研究安 徵芜湖:安微工程大学 图合成效果预览 观察效果图,全景图像基本还原了设定的合成区城 图像,这里特意在两个相连的区域放上一根绳子,验证 合成区域的交界处是否有缝隙,结果绳子在交界处没有 发生断裂,达到了预期的效果。 王东红,罗均摄像机标定中的直接线性变换法机械 与电子,( 结束语 葛宝臻,李晓洁基于共面点直接线性变换的摄像机畸变 基于逆向投影的全景合成算法与传统的图像拼接 校正中国激光,() 【实例截图】
【核心代码】
用于鱼眼摄像头的一个环视参考文档很不错，自己最开始做这个相关的项目就是参考这个文档，发现写的很是不错，非常值得参考特别有用的，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
赵三峰,谢明,陈玉明:基于逆向投影的全景泊车系统设计与实现 其中,(x,y)表示校正图像的坐标,(x,y)表示鱼眼图 像的坐标 此算法的效果如图所示。 1 ------ 图校正前后图像 俯视变换 clay.OB 图离散化后的路面 本文采用直接线性变换()来找到俯视变换 的投影矩阵,这种方法的优点在于不需要知道摄像头视 R R 角等参数,只需要在图像坐标系下标定对特征点就可 R 以计算出个未知的参数,从而得到单应性矩阵,并利 R 用单应性矩阼完成俯视变换。 其中,M表示合成图像的宽度,单位:像素;No表示 直接线性变换的公式如下 合成图像的高度,单位:像素;R表示合成区域的宽 Coxi i+Coli+Cu22i +Cu3 )度,单位:;R1表示合成区域的长度,单位 (iam,0)表示图像的坐标,单位:像素;x,y表示合成区 C102+(ny2+C12x;+Cr C20x:+C21y+C2231+1 )域路面的坐标,单位:。 下面判断路面上的点被哪个摄像头拍到,因此将路 其中,(2v)表示图像坐标,(xy2)为物体空间坐标,面分成八个区域,如图所示 Co,co1,…,C2为未知参数。但是本文的物体选择的是路 面特征点,因此公式的z=0,简化后的二维公式为: (左前 前) (右前) IX). Ti t Coli+CUs C0x;+C21y;+1 (左) 汽车 v C1o x, +C11)2+C13 C20x:+C21y1+1 如果川矩阵的形式表示,如下 (左后) (后)(右后) ROT=C1C1 CI 图路而的八个区域 图中,Il、ⅣV、V和ⅤI四个区域只能被前,左, RO表示路面坐标到图像左边的变换矩阵,则ROn右,后四个摄像头看到。I、I、VI和VI为两个摄像 表示图像到路面的投影矩阵 头的交叉区域,可能被两个摄像头看到,因此需要判断 图像合成 交叉区域被哪个摄像头采集到,四个交叉区域的判别方 本文的创新点就在于跳出了传统图像拼接的想维,法相同,因此以区域1为例描述如下 采用一种更加简单有效的算法来实现无缝拼接全景。 )取区域I内任意一点(jo),计算其路面坐标 假设路面合成区域的大小为长R1,宽为Rw,单 假定该点可以被前摄像头采集到,通过与前摄 位:。R的宽度方向平均分成M等份,R1的高 像头的投影矩阵ROlo相乘,便可以得到该点在前摄 度方向平均分成N等份,其中任意一点坐标用(mm)像头的像素坐标av),如果0≤<≤lm,且0≤v≤ 表示。如图所示 、,则该点可以被前摄像头采集到,令该点标记I。 图中蓝色区域表示汽车的位置。设汽车中心为路为。同理,如果也可以在左摄像头被采集到,令该点标 面的原点,则路面上任意一点(omom)的坐标为(x,y),记D为 那么它们的关系是 〕如果on=1,1=0,取该点在前摄像头像 计算机工程与应用 素的颜色值,并填允到(aji)所在的合成区域;如果相比,在算法复杂度上大大减少,更加容易应用到实际 ①lo=ω,Ⅰ=1,取该点在左摄像头像素的颜色值,当中去。通过观察合成效果,虽然在较远处有些图像畸 并填充到(m,Jx)所在的合成区域;如果Iam=1.变,但是近处的效果已经符合设计要求。实验过程中遇 IDan=1,取该点在前和左摄像头的颜色值的均值,并填到的各种问题,通过调试已得到修正。但是还是有不足 充到(mnjm所在的合成区域。 之处,在标定的过程中,本实验是通过人工手动标定特 当合成区域所有像素点的颜色都被对应图像颜色征点的,因此会有人为因素的误差,这个会号致合成区 值填充以后,合成图像就完成了。然如果出现颜色值域的交界处会有缝隙或者偏差,在接下来的研究中,将 为的点,利用最近邻准则填充 改进标定的方法,采用自标定的方式来克服这种人为 误差 系统测试与效果 以童车作为实验平合分别在童车的四周安装据像参考文献 头,根据实验表明,前后摄像头的安装角度与垂直地面 朱铮涛,檠绍发镜头畸变及其校正技术光学技术 小于才能达到最好的效果,左右摄像头尽量垂直地 面安装。为了避免相机抖动引起合成效果扭曲,安装时 贾洪涛朱元昌摄像机图像畸变纠正技术电子测量与 应尽量固定好摄像机。童车安装摄像头如图所示。 仪器学报,,(): 张伟鱼眼图像校正算法研究南京:南京邮电大学, 邢立新鱼眼镜头视频图像实时校止技术研究哈尔 滨:黑龙江大学, 图摄像头安装 周猛基于 的仝景泊车影像系统的设计与 实现电子技术应用, 实验效果如图所示。 张聪基于鱼眼镜头的车载全景环视系统杭州:浙江 大学 廖国品全景视觉泊车辅助系统算法硏究广州:华南 理工大学 方财义全景泊车系统及图像拼接技术的研究汽车零 部件,() ￡娟图像拼接技术综述计算机应用研究,() 周圣文基于算法的全景泊车辅助系纩研究安 徵芜湖:安微工程大学 图合成效果预览 观察效果图,全景图像基本还原了设定的合成区城 图像,这里特意在两个相连的区域放上一根绳子,验证 合成区域的交界处是否有缝隙,结果绳子在交界处没有 发生断裂,达到了预期的效果。 王东红,罗均摄像机标定中的直接线性变换法机械 与电子,( 结束语 葛宝臻,李晓洁基于共面点直接线性变换的摄像机畸变 基于逆向投影的全景合成算法与传统的图像拼接 校正中国激光,() 【实例截图】
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