cv::fisheye::initUndistortRectifyMap(K, D, cv::Mat(), K, image.size(), CV_16SC2, undistorted_map[0], undistorted_map[1]); K.convertTo(K, CV_32F); r.convertTo(r, CV_32F); t.convertTo(t, CV_32F); cv::Rodrigues(r, R);

这段代码是使用OpenCV的鱼眼相机模型对图像进行去畸变和校正的过程，具体的步骤如下：

1. 输入相机内参矩阵K和畸变系数D，以及图像大小image.size()，初始化一个空的输出映射表undistorted_map。

2. 将矩阵K和旋转向量r转换为CV_32F类型，以便后续计算。

3. 将旋转向量r转换为旋转矩阵R，通过cv::Rodrigues函数实现。

4. 按照鱼眼相机模型计算出校正变换矩阵P，包括旋转矩阵R、平移向量t和新的内参矩阵K。

5. 调用cv::fisheye::initUndistortRectifyMap函数，计算出去畸变和校正的映射表undistorted_map。

6. 最终得到的undistorted_map[0]和undistorted_map[1]分别表示像素点在去畸变和校正后的图像中的新的x、y坐标。

注意，这段代码中使用的是CV_16SC2类型的映射表，表示每个像素点的坐标是一个short类型的x、y值，这种类型的映射表可以在图像处理中提高计算速度。

相关问题

error: no matching function for call to ‘projectPoints(std::vector<cv::Point3_<float> >&, std::vector<cv::Point_<float> >&, cv::Mat&, cv::Mat&, cv::Mat*&, cv::Mat*&)’ cv::fisheye::projectPoints(vPt3DPnpIn, vPt2DPnpProject, rvec, tvec, K, distCoef); 怎么解决 ^

这个错误提示表明在你的代码中，没有找到与 `projectPoints()` 函数的调用所需参数类型匹配的函数。这个函数的参数类型是：

cv::fisheye::projectPoints(
    const std::vector<cv::Point3f>& objectPoints,
    std::vector<cv::Point2f>& imagePoints,
    const cv::Mat& rvec,
    const cv::Mat& tvec,
    const cv::Mat& K,
    const cv::Mat& D,
    const double alpha = 0
)

你需要检查你的代码，确保参数的类型和数量都正确。如果你确定参数类型和数量都正确，那么可能是因为你没有包含正确的头文件。你需要包含以下头文件：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/fisheye.hpp>

如果你已经包含了这些头文件，你可能需要升级你的 OpenCV 版本。这个函数在 OpenCV 3.4.1 版本中引入，如果你使用的是早期版本，它可能不存在。

SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE 使用例程 C++

以下是使用SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE的简单例程。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Failed to read image file." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 检测角点
    cv::Size patternSize(8, 6);
    std::vector<cv::Point2f> corners;
    bool found = cv::findChessboardCorners(img, patternSize, corners, cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv::CALIB_CB_FAST_CHECK | cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
    if (!found) {
        std::cerr << "Failed to find chessboard corners." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 亚像素级别精度优化
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::cornerSubPix(gray, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));

    // 相机内参矩阵
    cv::Mat K = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    K.at<double>(0, 0) = 1000.0; // fx
    K.at<double>(1, 1) = 1000.0; // fy
    K.at<double>(0, 2) = img.cols / 2.0; // cx
    K.at<double>(1, 2) = img.rows / 2.0; // cy

    // 畸变参数
    cv::Mat D = cv::Mat::zeros(4, 1, CV_64F);

    // 估计相机位姿
    cv::Mat rvec, tvec;
    cv::solvePnP(corners, corners3D, K, D, rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE);

    // 输出结果
    std::cout << "rvec: " << rvec << std::endl;
    std::cout << "tvec: " << tvec << std::endl;

    return 0;
}

说明：

1. 读取图像并检测棋盘格角点。
2. 对角点进行亚像素级别精度优化。
3. 定义相机内参矩阵和畸变参数，这里使用固定值。
4. 调用 `cv::solvePnP` 函数估计相机位姿。注意最后一个参数设置为 `SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE`。
5. 输出旋转向量和平移向量。

需要注意的是，在使用 `cv::solvePnP` 函数时，输入的角点是经过亚像素级别精度优化的，输出的旋转向量和平移向量是相机坐标系下的，需要经过变换才能得到世界坐标系下的坐标。