hard_level的博客

我们统一采用opencv remap来加速, 在初始状态建立好remap需要的x坐标对应图和y坐标对应图。只要宽高不变, 每次矫正不耗时。等距投影 by FOV and Angle。等距投影by FOV.方法二将在不久并入到。

图像最新SOTA特征点检测与匹配算法

该项目中，有些同学不会可视化特征点。我统一写一下，真心很简单。

在当今科技的飞速发展中，相机技术的创新一直是引领潮流的先锋。而在这股潮流中，双鱼眼相机以其独特的视角和广阔的应用前景引起了广泛关注。本博客将带领大家深入探讨双鱼眼相机拼接技术，解锁一种全新的视觉体验。视觉全景：双鱼眼相机能够捕捉到超广角的视野，使得拍摄的画面更加丰富、更具冲击力。同时双鱼眼只需要两个相机就能捕捉全景图像是成本最低的全景取景器。应用广泛：从虚拟现实到安防监控，从全景摄影到机器视觉，双鱼眼相机的应用场景越来越广泛。

大家都知道VR,能够看到360度全景图像,即每帧图像记录了360度的景色。而工业界是怎样拍摄这样的图像的呢?

在命令行打conda执行, 如果有错一般就一种情况:可执行文件未全局可见。Anaconda 简单来说就是一个方便的包管理器，使用户能够轻松地安装、管理和更新这些工具和库。这个是官网: https://repo.anaconda.com/archive/

全景图目标检测是针对360度广视角的图像来进行目标检测。相对于传统的目标检测, 全景图目标检测有着以下优势:1.能够捕捉到更广泛的场景，允许检测目标在大范围内的分布和移动。如在安防领域,避免监控死角。2.可以用于更深入的场景分析和理解，因为它提供了更多的上下文信息，有助于分析目标与周围环境的关系。总之，全景图目标检测有助于应对更复杂的场景，提供更多的信息来改善目标检测和分析任务。它对于监控、搜索与救援、自动驾驶等领域有重要应用，特别是在需要全局上下文信息的场景中，它的优势更加明显。

第二步: 绝大多数情况下，overlap区间的图像不是完全对齐的, 如果使用阈值将两张图的overlap直接叠加，会使得拼接处有重影。在这里我们假设两张图像的边缘位置存在overlap, 然后我们需要在overlap中找到两张图的对齐变换关系，使得他们在overlap区间图像能够完全重合。第二步：我们采用球面透射投影, 我们首先定义了球面上的点的极坐标，然后计算了这些点的笛卡尔坐并使用球面透射投影的数学公式计算了投影点的坐标。目的: 将上面的两个图像合并成一个无缝的整体的过程。2.1 算法模块拆解。