opencv中同一摄像头的右ir如何转化到左ir

在OpenCV中，如果你有两个在同一摄像头上的红外(IR)图像，通常它们会拍摄的是摄像头的不同区域，比如左右两个红外灯。将右侧IR图像转换到左侧IR的视角通常是通过图像几何变换来实现的，特别是旋转和平移操作。

假设你已经有了两个IR图像`img_right`和`img_left`，你需要做的是：

1. **确定相机内部传感器布局**：首先了解你的摄像头是如何排列这两个IR通道的。如果它们在物理上是垂直对齐的，并且只是水平偏移，那么可能只需要简单的平移操作。

2. **获取内参和外参**：如果你有相机的内参矩阵（intrinsics，包括焦距、光心位置等）和畸变校正系数，以及外参矩阵（extrinsics，描述了两个镜头之间的相对旋转和平移），这将帮助你准确地对齐图像。

3. **创建仿射变换**：使用OpenCV库中的`getOptimalNewCameraMatrix`函数，结合内参和外参信息，计算出从右侧IR到左侧IR的仿射变换矩阵`M`。

4. **应用变换**：使用`warpAffine`函数，传入`img_right`、变换矩阵`M`以及目标尺寸，可以得到处理后的`img_left`图像。

import cv2
import numpy as np

# 假设img_right和img_left已经是读取进来的BGR图像，需要转成灰度图
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用cv2.findChessboardCorners或其他方法获取外参矩阵（R, t）
R, t = ...

# 计算新相机矩阵
K = ... # 内参矩阵
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, None, gray_right.shape[::-1], 1, gray_right.shape[::-1])

# 根据R和t计算仿射变换
M = cv2.getAffineTransform(np.float32([[right_side_width, right_side_height]]), np.float32([[left_side_width, left_side_height]]))

# 应用变换
img_left_aligned = cv2.warpAffine(gray_right, M, new_K)