cv.fisheye.distortPoints()参数说明

cv.fisheye.distortPoints()函数是OpenCV库中的一个用于对鱼眼图像进行畸变校正的方法，它主要用于处理如Fisheye相机等非欧几里得投影造成的图像失真。这个函数的基本语法如下：
cv2.fisheye.distortPoints(src, map1, map2[, dst[, R[, new_size[, k1[, k2[, p1[, p2[, k3[, k4[, k5[, k6]]]]]]]]]]])
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参数解释：

src: 输入点集，通常是一个二维矩阵（例如(n, 1)或(n, 2)），其中每个元素代表一个二维像素坐标。
map1 和 map2: 这是两个预计算的映射矩阵，由cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数生成，用于将未矫正的图像转换为欧氏空间。
dst: 可选，输出校正后的点集。如果不指定，将在原地修改src矩阵。
R: 预旋转矩阵，表示镜头中心相对于理想中心的旋转。默认值为None，表示无旋转。
new_size: 可选的新图像大小，如果提供，则校正过程会假设输入点是在新尺寸下获取的。如果没有设置，将使用源图像的大小。
k1, ..., k6: 可选，鱼眼透镜的径向畸变系数。如果你的相机模型包含这些参数，可以在这里提供；否则留空或设为0。
-1 表示使用所有的畸变系数。

相关问题

cv.fisheye.initUndistortRectifyMap

cv.fisheye.initUndistortRectifyMap 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算鱼眼相机的校正映射表。该函数可以根据相机内参矩阵、畸变系数矩阵和校正后的相机内参矩阵，计算出一个映射表，将畸变的图像矫正为无畸变的图像。
函数原型如下：
map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, R, P, size, m1type)
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参数说明：

K：相机内参矩阵，可以通过相机标定得到。
D：畸变系数矩阵，可以通过相机标定得到，鱼眼相机一般采用 k1,k2,k3,k4,k5 五个参数描述畸变程度。
R：旋转矩阵，用于将相机坐标系转换到校正后的相机坐标系，一般为单位矩阵。
P：校正后的相机内参矩阵，可以通过相机标定得到。
size：矫正后的图像大小。
m1type：映射表类型，一般选择 cv2.CV_16SC2。

函数返回值：

map1：x 坐标的映射表。
map2：y 坐标的映射表。

使用该函数可以得到一个映射表，可以使用 cv2.remap 函数对图像进行矫正，从而得到无畸变的图像。

畸变参数有五个怎么使用cv.fisheye.initUndistortRectifyMap

在使用 cv.fisheye.initUndistortRectifyMap 函数时，需要将五个畸变系数传递给函数，这五个畸变系数分别是：k1, k2, k3, k4, k5。可以按照以下方式使用函数：
import cv2

# 读取图像和相机内参矩阵
img = cv2.imread('image.jpg')
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 定义畸变系数
k1 = 0.1
k2 = 0.01
k3 = 0.001
k4 = 0.0001
k5 = 0.00001
D = np.array([k1, k2, k3, k4, k5])

# 计算映射表
map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), K, img.shape[:2], cv2.CV_16SC2)

# 使用映射表矫正图像
dst = cv2.remap(img, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)
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在上面的代码中，首先读取图像和相机内参矩阵 K，然后定义畸变系数 D。接下来，调用 cv.fisheye.initUndistortRectifyMap 函数计算映射表 map1 和 map2，最后使用 cv2.remap 函数根据映射表矫正图像。