鱼眼矫正,实时视频与3D的融合案例分享

简介: #鱼眼摄像头画面矫正及与3D融合鱼眼摄像头是一种广角镜头,捕捉的视频画面呈现出弯曲或球形。通过鱼眼矫正算法,可以将鱼眼相机拍摄的视频转换为更接近于标准透视的视频,使用户能够直接获得更自然的视频效果。经过鱼眼矫正后的实时视频,适用于与3D场景实时融合,即视频孪生 = 视频+数字孪生。视频孪生是现阶段数字孪生的天花板。将分散、割裂的实时视频在数字孪生世界中做三维还原,虚实共生,虚实互补,为用户提供立体、直观、实时真实的动态的系统。只有通过动态的视频,才能实现真正的虚实共生。

最近收到客户需求:针对鱼眼相机的矫正,今天做个分享。

鱼眼摄像头是一种广角镜头,它具有特殊的球面透镜设计,能够提供超大视野和畸变效果。这种摄像头可以捕捉更广阔的景象,并呈现出弯曲或球形的图像。鱼眼摄像头在监控系统、虚拟现实、全景照片和视频等领域得到广泛应用。

鱼眼矫正鱼眼矫正是一种对鱼眼相机拍摄的图像进行处理的技术,旨在减少或消除鱼眼镜头所引起的图像扭曲效果。通过鱼眼矫正算法,可以将鱼眼相机拍摄的图像转换为更接近于标准透视的图像,使用户能够直接获得更自然的图像效果鱼眼矫正算法通常会对图像进行几何变换,以修复图像中因鱼眼镜头而产生的弯曲、拉伸和畸变等问题。这些算法通常基于鱼眼镜头的光学特性和几何模型,通过对图像中的像素进行重新映射和校正来实现鱼眼矫正。
鱼眼相机矫正的步骤

对鱼眼相机拍摄的图像进行矫正通常涉及以下步骤:

  1. 提取相机校准参数:首先需要获取鱼眼相机的校准参数,包括镜头的畸变模型和相机的内外参数。这些参数描述了鱼眼镜头的光学特性和相机的成像几何。
  2. 畸变校正:使用相机校准参数,对图像中的畸变进行校正。这可以通过重新映射每个像素来实现,使得图像的线条和形状更加直线和自然。
  3. 透视变换:鱼眼矫正后的图像通常会变成圆形或者半球形,需要进行透视变换以使其恢复为标准的矩形或正方形。透视变换可以通过调整图像的投影方式来实现。
  4. 图像裁剪:在透视变换之后,通常会产生扭曲或黑边。进行图像裁剪可以去除无效区域和边缘部分,使图像保持完整且无失真。

以上步骤将鱼眼相机拍摄的视频转换为更接近于标准透视的视频,并消除或减少鱼眼镜头所引起的视频扭曲效果。


鱼眼摄像机矫正案例分享

案例一:吸顶安装原画面

案例一:吸顶安装校正后的画面


案例二:墙体侧面安装原画面

案例二:墙体侧面安装鱼眼矫正后的画面

视频与3D的实时融合


矫正、拼接后的视频适用于视频孪生,视频孪生 = 视频+数字孪生,是现阶段数字孪生的天花板。将分散、割裂的实时视频在数字孪生世界中做三维还原,虚实共生,虚实互补,为用户提供立体、直观、实时真实的动态的系统。只有通过动态的视频,才能实现真正的虚实共生。


鱼眼摄像头常被安装于会议室,小办公室,监舍,门店等场景,经过鱼眼矫正后的画面,适合与3D场景做实时融合。

下图为监舍内实时视频与3D场景的融合:

楼宇内房间实时视频与3D场景的融合,实时、直观、立体地展示现场情况:

相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
微美全息开发RPSSC技术在高光谱图像分类领域取得重要突破
随着高光谱遥感技术的发展,对于高光谱图像的更加精准的处理需求逐渐增加。在农业、环境监测、资源管理等领域,对高光谱图像进行准确分类是实现智能决策和资源优化利用的基础。
|
4月前
|
机器人
[贴装专题] 基于多目视觉的手眼标定
[贴装专题] 基于多目视觉的手眼标定
31 0
|
11月前
|
自然语言处理 搜索推荐 算法
人脸神经辐射场的掩码编辑方法NeRFFaceEditing,不会三维建模也能编辑立体人脸
人脸神经辐射场的掩码编辑方法NeRFFaceEditing,不会三维建模也能编辑立体人脸
125 0
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
单一传感器图像多光谱多分辨率研究附matlab代码
单一传感器图像多光谱多分辨率研究附matlab代码
|
机器学习/深度学习 传感器 编解码
高精地图落地 | InstaGraM:实时端到端矢量化高精地图新SOTA!
论文提出回归距离转换地图,因为它们在顶点之间提供了强大的空间关系和方向信息,而不是依赖于普通的分割方法。在nuScenes数据集上的综合实验表明,InstaGraM比HDMapNet高13.7mAP,并实现了与VectorMapNet相当的精度,推理速度提高了5倍。
高精地图落地 | InstaGraM:实时端到端矢量化高精地图新SOTA!
|
算法 数据处理 计算机视觉
砥砺的前行|基于labview的机器视觉图像处理(七)——图像双边处理自适应亮度
砥砺的前行|基于labview的机器视觉图像处理(七)——图像双边处理自适应亮度
114 0
砥砺的前行|基于labview的机器视觉图像处理(七)——图像双边处理自适应亮度
|
机器学习/深度学习 传感器 存储
最新综述!分析用于实时车载激光雷达感知的点云深度学习表示(空间结构/光栅化/坐标系)
随着帧速率、点云大小和传感器分辨率的增加,这些点云的实时处理仍必须从车辆环境的这张日益精确的图片中提取语义。在这些点云上运行的深度神经网络性能和准确性的一个决定因素是底层数据表示及其计算方式。本文调查了神经网络中使用的计算表示与其性能特征之间的关系,提出了现代深度神经网络中用于3D点云处理的LiDAR点云表示的新计算分类法。使用这种分类法,对不同的方法家族进行结构化分析,论文揭示了在计算效率、内存需求和表示能力方面的共同优势和局限性,这些都是通过语义分割性能来衡量的。最后,论文为基于神经网络的点云处理方法的未来发展提供了一些见解和指导。
最新综述!分析用于实时车载激光雷达感知的点云深度学习表示(空间结构/光栅化/坐标系)
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
一文尽览 | 全景/鱼眼相机低速自动驾驶的近距离感知(识别+重建+定位+工程化)(上)
本文的工作部分受到了Malik等人在[5]中的工作的启发。这项工作的作者提出,计算机视觉的核心问题是重建、识别和重组,他们称之为计算机视觉的3R。在此,论文建议将计算机视觉的3R扩展并专门化为自动驾驶计算机视觉的4R:重建、识别、重组和重新定位。
一文尽览 | 全景/鱼眼相机低速自动驾驶的近距离感知(识别+重建+定位+工程化)(上)
|
机器学习/深度学习 传感器 存储
一文尽览 | 全景/鱼眼相机低速自动驾驶的近距离感知(识别+重建+定位+工程化)(下)
本文的工作部分受到了Malik等人在[5]中的工作的启发。这项工作的作者提出,计算机视觉的核心问题是重建、识别和重组,他们称之为计算机视觉的3R。在此,论文建议将计算机视觉的3R扩展并专门化为自动驾驶计算机视觉的4R:重建、识别、重组和重新定位。
一文尽览 | 全景/鱼眼相机低速自动驾驶的近距离感知(识别+重建+定位+工程化)(下)
|
传感器 人工智能 自动驾驶
一文尽览 | 计算机视觉中的鱼眼相机模型及环视感知任务汇总!(上)
环视鱼眼摄像机通常用于自动驾驶中的近距离感知,车辆四面的四个鱼眼摄像头足以覆盖车辆周围的360°范围,捕捉整个近距离区域。一些应用场景包括自动泊车、交通拥堵辅助等
一文尽览 | 计算机视觉中的鱼眼相机模型及环视感知任务汇总!(上)