实现图像桶形畸变与坐标映射的C++代码

在某些具体的目标检测应用场景下,比如地下车位场景下的车辆检测,可能因为相机与车位的距离以及相机自身原因需要或者会导致成像发生桶形畸变,因此在对这些发生畸变的车辆进行检测时效果可能会不太好,这时需要对这种场景下的车辆检测进行优化,最简单的方法就是就是增加训练样本的多样性,但是在这类场景样本缺乏的情况下,就需要自己合成一些样本了,本文主要介绍如何对图像进行桶形畸变,以及畸变前后的坐标映射。

桶形畸变以及畸变前后的坐标映射代码如下:

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测试图像如下,桶形畸变前:

桶形畸变后:

如上图所示,图像发生了一定程度的畸变,畸变程度取决于系数k1,以及不同的畸变中心点,其中坐标映射部分也就是查找坐标点和产生随机数的地方还可以进一步优化,使得映射的坐标更准确以及生成的样本更加丰富。

Tips: 最好不要尝试将代码改为Python来处理,在Python上进行处理会很慢,因为代码中使用了太多的判断查找,处理起来慢到不可接受,建议使用C++脚本来处理。

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linux服务器容器内配置jupyter notebook

2019-3-15 9:01:45

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2021-4-14 0:00:00

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