을 투영법 좌표 : 내가 PX, PY 및 PZ의 값을 추측하려 어디 제대로 위의 코드를 작성하는 경우 const float FOV = 220.0f * PI/180.0f;
float r = sqrt(u*u + v*v);
float theta = atan2(v, u);
float phi = r * FOV * 0.5f;
float px = u;
floa
나는 주 포인트 C = (x_0, y_0)와 r (왜곡 된 반지름 거리)과 Theta (광선과 입사 광선 사이의 각도) 사이의 관계를 알고있는 어안 렌즈를 가지고 있습니다. 이는 등거리 모델을 다음과 r(Theta)= f*Theta 나는 그것을 위해 내가 다음 단계를 수행하지만 난 마지막에 음의 값으로 남아있어 때문에 내 방식이 맞는지 확실하지 않다,이 이
개방형 프레임 워크를 사용하여 듀얼 어안 비디오 (ricoh theta S 카메라에서 수신)를 (iOS 애플리케이션 용) 등변 각형 포맷으로 변환했습니다. 듀얼 어안 이미지 샘플 : 투영법 이미지 샘플 : equirectangular.frag // based on ThetaShaderPack_20150926 (http://stereoarts.jp/) wri
현재 그림자를 렌더링하는 데 shadowtexture를 사용하는 프로젝트에서 작업 중입니다. 스포트라이트는 스포트라이트의 방향으로 텍스처가 1 개만 필요하기 때문에 꽤 쉽지만 모든 방향으로 6 개의 텍스처가 필요하거나 포인트 라이트 주변의 모든 오브젝트를 렌더링하는 텍스처가 필요하기 때문에 조금 더 어려워졌습니다. 내 문제가있는 곳입니다. 포인트 라이트 주
이미지가 왜곡되어 왜곡되지 않은 경우 이미지에서 손실 된 정보의 양을 측정하려고합니다. 그래서 Matlab에서 다음과 같은 과정을 수행하고 있습니다 (카메라의 시야를 일정하게 유지). 원본 이미지 (핀홀 카메라 유형) -> 피쉬 아이 왜곡 (분할 모델 사용) -> 왜곡 된 이미지의 비선형 왜곡 이미지 (분할 모델의 역함수 사용) - 왜곡되지 않은 이미지를
OpenCV를 사용하여 어안 (fisheye) 이미지를 왜곡 시키려고합니다. :이 같은 어안 이미지를 자르해야 이제 img = cv2.imread('img.jpeg') #image path of pic to distort
h,w = img.shape[:2]
Knew = cv2.fisheye.estimateNewCameraMatrixForUndistor
두 개의 물고기 눈 카메라에서 나온 두 개의 이미지를 스티칭하는 방법을 찾으려고합니다. 하지만 원본 이미지를 수정하는 방법에 대해서는 잘 모릅니다. 나는 opencv3.0에서 fisheye 클래스를 사용하여이 작업을 시도했지만 다음 단계에서 스티치 할 충분한 정보가 없도록 큰 화면 손실이 있습니다. 이 문제를 해결할 수있는 아이디어가 있습니까? 네가 나에게
어안 카메라 보정을하고 있는데 예상 한 결과를 얻지 못하고 잘못된 위치를 알지 못합니다. 저는이 카메라 보정을 처음 사용합니다. 교정 Focal Length: fc = [ 410.7476 408.0925 ]
Principal point: cc = [ 369.3690 299.0193 ]
Skew: alpha_c = [ 0.8336 ]
Fish
전체 프레임 어안 이미지를 정사각형으로 변환하고 파노라마 스티칭에 사용할 수 있습니다. 나는이 목적을 위해 Hugin과 libpano를 사용했으며 잘 동작한다. 다음 이미지는 hugin에 의해 변환되었습니다. 나는 그러한 또는 유사한 변형이 성취 될 수있는 수학 방정식을 알고 싶다. 는 오리지널 이미지 사용 변환 화상