‘壹’ OpenCV undistort 与 stereoRectify
本文旨在深度解析OpenCV中与畸变相关的函数：undistort与stereoRectify，探讨其在实际应用中的功能与细节。OpenCV在处理图像时，常会遇到畸变问题，这些问题往往影响图像质量与后续算法的准确性。通过分析这些函数的参数与内部实现，可以更好地理解它们在图像处理与视觉应用中的作用。
### 1. undistort函数
**参数含义**：undistort函数主要针对单张图像进行去畸变操作。其核心在于根据相机内参矩阵、畸变参数等信息，计算并应用反畸变映射，以纠正图像中的几何畸变。具体参数包括原始图像、相机内参矩阵、畸变参数等。
**内部实现**：undistort函数通过计算图像中每个像素的映射位置，将其从畸变坐标空间转换至理想坐标空间，从而实现去畸变效果。这个过程通常涉及多项式畸变模型的逆运算。
### 2. getOptimalNewCameraMatrix
此函数根据给定的alpha参数返回变换后相机内参矩阵。alpha参数可以控制图像缩放比例，进而影响去畸变后的图像尺寸。
直接使用undistort函数观察时，可能无法直观地发现图像大小的变化，这是因为去畸变操作主要聚焦于几何校正，而不直接调整图像尺寸。
### 3. initUndistortRectifyMap
initUndistortRectifyMap函数用于生成用于映射畸变图像至理想图像的查找表，这是实现去畸变与图像校正的关键步骤。
### 4. stereoRectify
stereoRectify函数用于计算双目相机对齐参数，确保两幅图像在相同的投影平面内，便于进行立体匹配与深度估计。其核心参数包括两相机的内参矩阵、畸变参数、外参等。
测试结果表明，使用默认参数时，图像自动缩放至无黑边，保留原始大小；使用alpha=1.0时，所有像素被保留，图像缩放，但保留黑边，P矩阵中的K矩阵明显进行了缩放。
### 5. 使用总结
**undistort()函数**：主要针对单张图像进行去畸变操作，参数控制主要通过newCameraMatrix实现。alpha和newImageSize参数互不干扰，alpha影响图像裁剪与黑边，newImageSize控制图像缩放。
**stereoRectify()函数**：用于双目图像校正，计算立体校正参数，计算出用于对齐两幅图像的矩阵。initUndistortRectifyMap函数处理图像映射，alpha与newImageSize参数分别控制图像裁剪与缩放。
### 6. orb-slam2/openvslam中的应用
在orb-slam2和openvslam等双目SLAM系统中，图像预处理阶段通常包括去畸变操作。双目图像先进行去畸变，再执行实际的SLAM算法。配置参数中，R1,R2,P1,P2等参数通常由stereoRectify计算得出，确保双目图像的对齐与正确使用，进一步优化算法性能。
### 7. ref
参考文档与资料通常包含OpenCV函数的详细API文档、教程与案例研究，提供深入理解与实践应用的资源。这些资源对于深入学习OpenCV中与图像畸变处理相关的函数具有重要意义。
‘贰’ 2023亚太数学建模A题目（思路+完整代码+参考文献）
在解决水果采摘机器人图像识别问题时，A题主要探讨了如何在复杂、无结构的果园环境中，准确识别并处理苹果的图像问题。这一问题涉及图像处理、深度学习和建模等多个方面，对于学过图像处理、深度学习如CNN、YOLO等算法的同学来说，是一个极具挑战性和吸引力的题目。以下是关于四个问题的详细解答。
问题一：识别图像中的苹果数量
在解决这一问题时，关键在于准确地识别图像中的苹果，并将它们与背景分离。首先，可以通过图像增强技术，如调整对比度，使苹果更清晰地显示出来。接下来，使用OpenCV库中的高级图像分割算法，如基于深度学习的方法或复杂的传统图像处理技术，实现苹果与背景的分离。之后，运用计数算法或对象检测算法统计图像中的苹果数量。
问题二：确定苹果的位置
要确定苹果的位置，最有效的方法是使用深度学习中的目标检测算法，如CNN中的YOLO或Faster R-CNN。这些算法能够同时识别图像中的多个苹果，并提供它们在图像中的确切位置。首先，需要一个带有标注信息的数据集，其中标注了每个苹果在图像中的位置和尺寸。使用这些标注数据训练模型，并对图像进行预处理，包括调整大小、归一化像素值等步骤，以提高模型的准确性和稳定性。
问题三：计算苹果的成熟度
苹果的成熟度估计需要综合考虑颜色、纹理、大小和形状等特征。通过颜色空间转换提取颜色特征，与成熟度信息比较。纹理分析通过Local Binary Patterns（LBP）等方法揭示成熟苹果表面的细微变化。大小和形状信息通过图像处理技术如边缘检测和形态学操作提取。卷积神经网络（CNN）可以自动提取这些特征，通过训练大量带有标注成熟度信息的苹果图像，学习到与成熟度相关的特征，进而实现自动估计。
问题四：估算苹果的质量
估算苹果的质量是一个复杂问题，涉及从二维图像中推断三维物体的尺寸和质量。立体视觉技术，如立体匹配算法，用于从多个角度的图像中重建苹果的三维模型。通过特征匹配、立体匹配和深度估计，实现苹果三维结构的重建。结合深度学习方法，如基于神经网络的三维重建技术，可以提高对苹果三维模型的精确度和稳健性。最终，通过分析三维模型的尺寸信息，估算苹果的质量。
以上四个问题的解决，涉及到图像处理、深度学习和模式识别等技术，对于计算机、人工智能等相关专业的学生来说，是一个挑战与机遇并存的题目。通过实践和研究，不仅能够提升自身的技能，还能够为农业生产和水果质量控制提供技术支撑。
‘叁’ opencv三维重建深度怎么不随视场变化
视场变化主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；
在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响：
（1）光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡）
（2）平滑表面的镜面反射
（3）投影缩减（Foreshortening）
（4）透视失真（Perspective distortions）
（5）低纹理（Low texture）
（6）重复纹理（Repetitive/ambiguous patterns）
（7）透明物体
（8）重叠和非连续
‘肆’ yolov8双目测距-yolov8+sgbm（原理+代码）
YOLOv8与SGBM立体匹配算法在双目测距领域的应用，其工作流程和原理主要包括几个关键步骤：
首先，双目测距的基础是立体视觉，通过两个摄像头以平行方式捕捉同一场景的微小角度差异图像。通过比较像素坐标差异（视差）并结合相机的基线长度和焦距信息，可以推算出物体在三维空间中的深度信息。
在此过程中，SGBM（Semiglobal Block Matching）算法起到了关键作用。作为OpenCV中的高效立体匹配算法，SGBM采用半全局匹配策略，兼顾局部连续性和全局一致性。它通过匹配左右图像块，找出最佳视差值，生成的视差图提供了深度信息的精确度。
在实际应用中，YOLOv8与SGBM的结合使得目标识别与深度感知功能得以实时执行，特别是在自动驾驶、机器人导航和无人机避障等领域中展现出了强大的实用性。
对于计算机视觉、图像处理的学习者，以及在毕业设计或作业中遇到相关问题的人，我们提供代码支持和辅导。对于想要获取代码的朋友，可以通过私聊获取相关资源。