1.算法运行效果图预览   2.算法运行软件版本matlab2022a  3.算法理论概述      基于YOLOv2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法结合了YOLOv2的高效目标检测能力和对鱼眼镜头畸变的校正处理，以实现对鱼眼图像中人员的准确识别。YOLOv2（YouOnlyLookO

本文旨在较为直观地介绍相机成像背后的数学模型，主要的章节组织如下：第一章用最简单的针孔投影模型为例讲解一个三维点是如何映射到图像中的一个像素第二章介绍除了针孔投影模型外其他一些经典投影模型，旨在让读者建立不同投影模型之间的建模过程第三章介绍如何把不同的投影

鱼眼镜头使用泰勒级数系数拟合畸变系数转载于：https://blog.csdn.net/qq_16137569/article/details/112398976  

论文专利复现1-微光夜视鱼眼镜头的研究与设计-（上）原文阅读与分析 参考文献：[1]高秋娟,徐云辉,姜华,狄世超,贺永喜.微光夜视鱼眼镜头的研究与设计[J].光学与光电技术,2021,19(04):80-85.DOI:10.19519/j.cnki.1672-3392.2021.04.012.结构要求：1、工作波长为0.587μm、0.656μm

✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。

目录1.针孔模型2.鱼眼相机的成像过程3.鱼眼相机的投影函数3.1等距投影模型3.2等立体角投影模型3.3正交投影模型3.4立体投影模型4.OpenCV中的鱼眼相机模型1.针孔模型普通光学镜头采用的是最简单的针孔投影模型,根据相似成像原理,针孔模型透视投影函数为f表示为成像平面到

拍摄焦距：曝光是光圈、快门、ISO三者的组合曝光=光圈*快门*ISO光圈：f1.0，f1.4，f2.0，f2.8，f4.0，f5.6，f8.0，f11，f16，f22，f32，f44，f64(f越小，光圈越大)画面明暗成都快门速度:1

     //=========================对原始图像畸变矫正========================== doublefx=355.0974745605948; doublefy=355.47832693

作者：朱金灿  顾名思义，视觉SLAM（又称vSLAM）使用从相机和其他图像传感器采集的图像。视觉SLAM可以使用普通相机（广角、鱼眼和球形相机）、复眼相机（立体相机和多相机）和深度

首先列一下参考资料：​​Fisheyecameramodel​​​​鱼眼相机标定以及OpenCV实现​​​​鱼眼相机畸变矫正的汇总链接​​​​鱼眼相机成像模型​​​​鱼眼相机矫正原理​

前言：最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题，对比了基于Matlab和PythonOpencv的方法，分别进行了摄像头的标定和图像矫正，实际结果个人认为Opencv的效果为佳，本文分享一下基于M