prescan鱼眼相机模型

Prescan中的鱼眼相机模型是一种广角相机模型，可以模拟鱼眼镜头的效果。鱼眼相机模型可以提供更广阔的视野，但是图像质量相对较差，可能存在图像畸变等问题。在Prescan中，鱼眼相机模型的参数可以进行调整，包括视场角度、畸变系数等，以适应不同的应用场景。通过使用鱼眼相机模型，用户可以更好地模拟车辆周围的环境，提高仿真的真实性。如果您需要更详细的信息，可以查看Prescan的官方文档或者咨询Prescan的技术支持人员。

相关问题

prescan鱼眼相机原理是什么

Prescan软件中的鱼眼相机模型是一种广角镜头模型，其原理是通过将光线聚焦在镜头中心点处，使得成像平面上的像素可以覆盖更广的视场角。

具体来说，鱼眼相机模型可以分为两类：等距鱼眼和等面积鱼眼。等距鱼眼将成像平面看作一个半径为$r$的球面，将球面上的点映射到二维平面上，使得距离中心点的弧长与距离成像平面中心的半径之比为常数；等面积鱼眼则将球面上的点映射到二维平面上，使得单位面积上的像素个数在成像平面上保持不变。

在Prescan中，使用的鱼眼相机模型为等面积鱼眼模型，可以使用以下公式进行像素位置与三维坐标的转换：

$$
\begin{cases}
x = r\cdot cos(\theta)\cdot cos(\phi)\\
y = r\cdot cos(\theta)\cdot sin(\phi)\\
z = r\cdot sin(\theta)
\end{cases}
$$

其中，$r$表示成像平面到相机中心点的距离，$\theta$和$\phi$分别表示球面上点的极角和方位角。根据这些公式，可以计算出每个像素在三维坐标系下的位置，从而模拟出鱼眼相机的成像效果。

需要注意的是，鱼眼相机模型具有极端的广角效果和畸变效果，因此在使用鱼眼相机模型时需要对畸变进行校正，以获得更为真实的成像结果。如果您需要更多关于Prescan的鱼眼相机模型和校正方法的信息，请查看Prescan的官方文档或联系Prescan支持团队。

prescan中鱼眼相机的畸变矫正映射表怎么生成

Prescan中可以使用`prescan_api_cameraparameters.prescan_fisheye_get_lensmapfile()`函数获取鱼眼相机的畸变矫正映射表文件路径，该函数返回的是一个`.exr`格式的二进制文件。如果你需要在其他程序中使用该映射表，可以使用OpenCV中的`cv2.imread()`函数读取该文件。

如果你需要自己生成鱼眼相机的畸变矫正映射表，可以使用OpenCV的`cv2.fisheye.calibrate()`函数和`cv2.fisheye.undistortImage()`函数。

以下是一个示例代码，用于生成鱼眼相机的畸变矫正映射表：

import numpy as np
import cv2

# 定义鱼眼相机的内参
K = np.array([[100, 0, 320], [0, 100, 240], [0, 0, 1]])

# 定义鱼眼相机的畸变系数
D = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])

# 生成棋盘格图像的世界坐标系下的坐标
objp = np.zeros((4 * 6, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:6, 0:4].T.reshape(-1, 2)

# 生成棋盘格图像的图像坐标系下的坐标
imgp = []
for i in range(10):
    img = cv2.imread('chessboard{}.jpg'.format(i))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6, 4), None)
    if ret:
        imgp.append(corners)

# 使用cv2.fisheye.calibrate()函数计算相机内参和畸变系数
ret, K_new, D_new, _, _ = cv2.fisheye.calibrate([objp], [imgp], (640, 480), K, D)

# 使用cv2.fisheye.undistortImage()函数生成畸变矫正的图像
img = cv2.imread('fisheye_image.jpg')
undistorted_img = cv2.fisheye.undistortImage(img, K_new, D_new, K_new)

# 使用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数生成畸变矫正的映射表
map_x, map_y = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K_new, D_new, np.eye(3), K_new, (640, 480), cv2.CV_16SC2)
lens_map = np.array([map_x, map_y]).T
cv2.imwrite('lens_map.exr', lens_map)

该示例代码中，我们首先定义鱼眼相机的内参和畸变系数，然后使用cv2.fisheye.calibrate()函数计算相机内参和畸变系数，使用cv2.fisheye.undistortImage()函数生成畸变矫正的图像，并使用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数生成畸变矫正的映射表。最后，我们使用cv2.imwrite()函数将映射表保存为`.exr`文件。