智能车图像处理去畸变+逆透视教程

逆透视请参考:智能车逆透视教程(含上位机、源码)_LoseHu的博客-优快云博客

去畸变请参考:智能车去畸变教程(含上位机、源码)_LoseHu的博客-优快云博客

逆透视+去畸变:如下

1.简介

        在前两个博文中已经分别说明了单独去畸变、逆透视的方法。为了同时实现畸变+逆透视,利用之前博文的教程分两步求取矩阵,进行变换。原图以及效果图:

 正如逆透视以及去畸变那样,这种综合的方法自然是保留了两者的特点,例如可以去除图像的畸变,仍然可以利用透视更改图片缩放、图片大小、视野大小。。。。

2.优点

        兼具了去畸变与逆透视的优点

3.原理

        参考去畸变与逆透视的原理

4.通过上位机求取变换参数

        通过上位机分两步完成,具体每一步请参考:

        1.逆透视:智能车逆透视教程(含上位机、源码)_LoseHu的博客-优快云博客

        2.去畸变:智能车去畸变教程(含上位机、源码)_LoseHu的博客-优快云博客

### 逆透视变换的概念与实现 #### 什么是逆透视变换? 逆透视变换(Inverse Perspective Mapping, IPM)是一种将三维场景映射到二维平面上的技术,通常用于生成鸟瞰图或俯视图。其核心思想是通过对摄像机捕捉的图像应用几何变换,使得观察者能够从上方视角查看场景[^1]。 IPM 的基本原理在于利用透视投影的反向计算公式,将原始图像中的像素重新定位到目标坐标系下的位置上。这种技术广泛应用于自动驾驶、机器人导航以及监控系统等领域[^3]。 --- #### 逆透视变换的实现方法 逆透视变换可以通过以下两种方式实现: 1. **数学建模法** 数学建模法依赖于已知的摄像机参数(如焦距、旋转矩阵和平移矢量),构建透视变换模型并求解其逆运算。这种方法适用于精确控制环境的情况,例如车载摄像头固定安装的位置和方向[^4]。 2. **OpenCV 库函数法** 使用 OpenCV 提供的功能可以简化逆透视变换的过程。以下是具体的实现步骤: - 首先定义源图像上的四个角点坐标 `src_points` 和目标图像上的对应角点坐标 `dst_points`。 - 调用 `cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)` 函数获得透视变换矩阵。 - 将该矩阵传递给 `cv2.warpPerspective(image, M, (width, height))` 进行实际的图像变形操作[^5]。 下面是基于 Python 和 OpenCV 的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np # 定义输入图像路径 image_path = 'input_image.jpg' img = cv2.imread(image_path) # 设置源点和目标点 src_points = np.float32([[100, 100], [300, 100], [100, 300], [300, 300]]) dst_points = np.float32([[0, 0], [400, 0], [0, 400], [400, 400]]) # 获取透视变换矩阵 M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points) # 执行逆透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (400, 400)) # 显示结果 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码展示了如何通过指定源点和目标点来完成一次简单的逆透视变换过程。 --- #### 单应性变换 vs 透视变换 需要注意的是,在某些特定条件下,单应性变换(Homography Transformation)可视为一种特殊的透视变换形式。然而两者之间存在细微差异:如果被摄对象本身并非完全平坦,则仅依靠单一平面内的同构关系无法完美还原真实世界结构[^2]。 对于复杂场景而言,单纯运用逆透视变换可能会引入失真现象;因此在实际工程实践中往往还需要结合其他算法(如 SIFT 特征匹配等)进一步优化效果。 ---
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