1. 相机畸变原因

解析:径向畸变(进大远小);切向畸变(透镜与成像平面不平行)。

2. 单反相机

解析:单反数码相机指的是单镜头反光数码相机,即Digital(数码)、Single(单独)、Lens(镜头)、Reflex(反光)的英文缩写DSLR。目前市面上常见的单反数码相机品牌有:尼康、佳能、宾得、索尼等。

3. 单目视觉,双目视觉,双目立体视觉

解析:

(1)单目视觉

(2)双目视觉

(3)双目立体视觉

说明:从单目视觉,双目视觉和双目立体视觉的2D图像中恢复3D图像。

4. glob模块

解析:glob模块是用来查找匹配的文件。比如,*匹配所有,?匹配一个字符。如果没有匹配的文件,那么glob.glob(path)将返回一个空的列表。

5. criteria

迭代停止的模式选择,这是一个含有三个元素的元组型数,格式为(type,max_iter,epsilon)。其中,type又有两种选择,如下所示:

(1)cv2.TERM_CRITERIA_EPS :精确度(误差)满足epsilon停止。

(2)cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER:迭代次数超过max_iter停止。

(3)cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,两者合体,任意一个满足结束。

6. 图像类型

解析:

(1)二值图像:每个像素不是黑就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。

(2)灰度图像:一个像素只有一个值,不同的值就代表不同的灰度等级,也就呈现不同程度的灰色(0级为黑色,255级为白色)。

(3)彩色图像:每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于[0,255]之间。

(4)索引图形

说明:一张未压缩的1024x768大小的16位彩色图像,图像文件字节数 = 图像分辨率 × 颜色深度 ÷ 8,即1024×768×16÷8 = 1572864Bytes = 1536KB = 1.5MB。

7. 图层

解析:图层就像是含有文字或图形等元素的胶片,一张张按顺序叠放在一起,组合起来形成页面的最终效果。图层可以将页面上的元素精确定位。图层中可以加入文本、图片、表格、插件,也可以在里面再嵌套图层。图层常见类型包括:(1)普通层(2)背景层(3)文字层(4)调节层(5)效果层(6)图形层(7)图层组(8)图层蒙版(9)图层剪贴组。

8. numpy.mgrid

解析:

>>> np.mgrid[0:9,0:7]

array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],

[4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],

[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5],

[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],

[7, 7, 7, 7, 7, 7, 7],

[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]],

[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]]])

>>> a = np.mgrid[0:9,0:7]

>>> a.size

126

>>> a.shape

(2L, 9L, 7L)

说明:a是三维矩阵,a.shape=(2L, 9L, 7L)表示2页9行7列的三维矩阵。

9. numpy.reshape

解析:如果reshape的矩阵中有-1,那么该维度需要推断。

说明:Python使用del删除变量。

10. cv2.findChessboardCorners(image, patternSize[, corners[, flags]]) → retval, corners

解析:Finds the positions of internal corners of the chessboard.

11. cv2.waitKey和cv2.destroyAllWindows

解析:

(1)cv2.waitKey():键盘绑定函数,共一个参数,表示等待毫秒数,将等待特定的几毫秒,看键盘是否有输入,返回值为ASCII值。如果其参数为0,则表示无限期的等待键盘输入。

(2)cv2.destroyAllWindows():删除建立的全部窗口。

12. cv2.findChessboardCorners,cv2.cornerSubPix,cv2.drawChessboardCorners

解析:

(1)cv2.findChessboardCorners:Finds the positions of internal corners of the chessboard.

eg: cv2.findChessboardCorners(image, patternSize[, corners[, flags]]) → retval, corners

(2)cv2.cornerSubPix:Refines the corner locations.

eg: cv2.cornerSubPix(image, corners, winSize, zeroZone, criteria) → None

(3)cv2.drawChessboardCorners:Renders the detected chessboard corners.

eg: cv2.drawChessboardCorners(image, patternSize, corners, patternWasFound) → None

13. 相机标定

解析:求解相机内部参数和外部参数,根据参数对畸变图像进行修复。畸变主要有两种:径向畸变和切向畸变。径向畸变矫正,如下所示:

切向畸变矫正,如下所示:

5个畸变系数,如下所示:

相机内部参数是相机特异的,它包括的信息有焦距(

),光学中心(

)等,这也被称为相机矩阵,它完全取决于相机自身。相机外部参数与旋转和变换向量相对应,它可以将3D点的坐标转换到坐标系统中。

参考文献:

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