鱼眼相机矫正MATLAB

鱼眼相机矫正是将鱼眼畸变的图像矫正成标准的透视图像的过程。MATLAB提供了许多函数来进行鱼眼相机矫正，其中包括：

1. fisheyeUndistortImage：对鱼眼畸变的图像进行矫正，返回标准的透视图像。

2. fisheyeIntrinsics：计算和存储鱼眼相机的内参矩阵，包括相机的焦距、主点和畸变系数等。

3. fisheyeExtrinsics：计算和存储鱼眼相机的外参矩阵，包括相机的位置和方向等。

4. estimateFisheyeParameters：根据输入的鱼眼畸变图像和标准透视图像，估计鱼眼相机的内参和外参矩阵。

使用这些函数，可以轻松地进行鱼眼相机矫正，将鱼眼畸变的图像转换成标准的透视图像。

相关问题

matlab 鱼眼畸变矫正

鱼眼畸变是指鱼眼镜头所产生的图像失真现象，主要表现为图像边缘的拉伸和扭曲。为了消除这种畸变，可以使用Matlab进行鱼眼畸变矫正。

在Matlab中，可以使用图像处理工具箱中的函数来进行鱼眼畸变矫正。具体步骤如下：

1. 读取鱼眼图像：使用imread函数读取待处理的鱼眼图像，并保存为一个矩阵。

2. 计算畸变系数：通过对图像进行校正，我们需要知道鱼眼镜头的畸变系数。可以通过使用calibrateCamera函数来计算畸变系数。

3. 矫正图像：使用undistortImage函数来对鱼眼图像进行畸变矫正。该函数需要提供畸变系数以及待校正的图像。

4. 显示和保存矫正后的图像：使用imshow函数显示矫正后的图像，并可使用imwrite函数保存矫正后的图像。

需要注意的是，鱼眼镜头的畸变矫正需要使用相机标定参数，这些参数可以通过使用Matlab的相机标定工具箱进行标定获得。

总之，通过Matlab的图像处理工具箱提供的函数，我们可以对鱼眼图像进行畸变矫正，从而得到更加真实准确的图像。

恢复鱼眼镜头图像matlab

恢复鱼眼镜头图像需要进行几何校正和畸变矫正。这里提供一种基于 MATLAB 的方法：

1. 首先，加载鱼眼镜头图像并将其转换为灰度图像。

I = imread('fish_eye_image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);

2. 接着，使用 `detectSURFFeatures` 函数检测关键点并进行特征提取。

points = detectSURFFeatures(I_gray);
[features, valid_points] = extractFeatures(I_gray, points);

3. 然后，使用 `estimateGeometricTransform` 函数计算仿射变换矩阵和矫正图像。

[tform, inlierPtsDistorted, inlierPtsOriginal] = estimateGeometricTransform(valid_points, points.Location, 'affine');
outputView = imref2d(size(I_gray));
I_corrected = imwarp(I_gray, tform, 'OutputView', outputView);

4. 最后，使用 `undistortImage` 函数进行畸变矫正。

I_undistorted = undistortImage(I_corrected, cameraParams);

其中，`cameraParams` 是相机参数，可以使用 `cameraCalibrator` 函数进行标定。

完整代码如下所示：

% Load fish-eye image
I = imread('fish_eye_image.jpg');

% Convert to grayscale
I_gray = rgb2gray(I);

% Detect SURF features
points = detectSURFFeatures(I_gray);
[features, valid_points] = extractFeatures(I_gray, points);

% Estimate affine transformation matrix
[tform, inlierPtsDistorted, inlierPtsOriginal] = estimateGeometricTransform(valid_points, points.Location, 'affine');
outputView = imref2d(size(I_gray));

% Apply affine transformation
I_corrected = imwarp(I_gray, tform, 'OutputView', outputView);

% Undistort image
cameraParams = load('cameraParams.mat');
I_undistorted = undistortImage(I_corrected, cameraParams);

% Display results
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(I_corrected);
title('Corrected Image');
subplot(1,3,3);
imshow(I_undistorted);
title('Undistorted Image');