python图灵机器人项目总结_基于Python的图灵机器人设计与实现
图 3 畸变矫正后图像
从最终生成的鱼眼畸变矫正图可以看出,
基于标定的鱼眼畸变
矫正算法取得了较好的矫正效果,
同时所得到的相机内参数还可为后
续的图像拼接步骤提供重要的帮助价值。
5 总结与展望
本文针对鱼眼相机畸变矫正采用了
一种不同于传统的鱼眼矫正
算法,
相比于传统的经度矫正算法、
等距投影矫正算法等畸变矫正算法,
该算法不仅能够取得非常良好的矫正效果,
更重要的是可以同时获得
鱼眼相机内、
外参数等重要参数,
这非常有利于
360
度全景图像拼接
的实现。
由于在相机标定过程中,
对于图像靠近边缘部分难以准确标定,
因而求得的畸变矫正参数对于图像靠近边缘部分的矫正效果较差,
这对后续图像拼接过程仍然带来了不利影响。
因此,
针对这一问题,
需要对该鱼眼矫正算法进行进一步的改进。
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作者简介
勾伟强
(
1993.11—)
,
男
,
计算机技术专业
,
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