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c++ - OpenCV 鱼眼校准削减了太多的结果图像

coder 2023-11-14 原文

我正在使用 OpenCV 校准使用带鱼眼镜头的相机拍摄的图像。

我使用的函数是:

  • findChessboardCorners(...); 找到校准图案的角。
  • cornerSubPix(...); 细化找到的角点。
  • fisheye::calibrate(...); 校准相机矩阵和畸变系数。
  • fisheye::undistortImage(...); 使用从校准中获得的相机信息消除图像失真。

虽然生成的图像看起来确实不错(直线等)，但我的问题是该函数切掉了太 multimap 像。

这是一个真正的问题，因为我使用了四个摄像头，它们之间成 90 度，当切掉这么多边时，它们之间没有重叠区域，这是我要拼接图像所需要的.

我研究过使用 fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify(...) 但我无法得到好的结果，因为我不知道我应该把什么作为 R 输入，因为 fisheye::calibrate 的旋转 vector 输出是 3xN(其中 N 是校准图像的数量)并且 fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify 需要 1x3或 3x3。

下图显示了我的无失真结果图像，以及我理想中想要的那种结果的示例。

不失真:

想要的结果示例:

最佳答案

我想我遇到了类似的问题，在 getOptimalNewCameraMatrix 中寻找鱼眼的“alpha”结。

原图:

我用cv2.fisheye.calibrate标定了它，得到了K和D参数

K = [[ 329.75951163    0.          422.36510555]
 [   0.          329.84897388  266.45855056]
 [   0.            0.            1.        ]]

D = [[ 0.04004325]
 [ 0.00112638]
 [ 0.01004722]
 [-0.00593285]]

这是我得到的

map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, d, np.eye(3), k, (800,600), cv2.CV_16SC2)
nemImg = cv2.remap( img, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)

而且我认为它砍得太厉害了。我想看看整个魔方

我修复它

nk = k.copy()
nk[0,0]=k[0,0]/2
nk[1,1]=k[1,1]/2
# Just by scaling the matrix coefficients!

map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(k, d, np.eye(3), nk, (800,600), cv2.CV_16SC2)  # Pass k in 1st parameter, nk in 4th parameter
nemImg = cv2.remap( img, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)

多田!

关于c++ - OpenCV 鱼眼校准削减了太多的结果图像，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34316306/

ampOpenCVcodesectionfisheyec++computer-visioncamera-calibration

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