cv::fisheye::distortPoints使用方法
时间: 2023-04-02 12:02:06 浏览: 364
cv::fisheye::distortPoints是OpenCV中的一个函数,用于对鱼眼相机拍摄的图像进行畸变校正。使用方法如下:
1. 首先,需要定义一个输入点的数组和一个输出点的数组,分别用于存储畸变前后的点坐标。
2. 然后,需要定义一个相机内参矩阵和畸变系数向量,这些参数可以通过相机标定得到。
3. 最后,调用cv::fisheye::distortPoints函数,将输入点数组、输出点数组、相机内参矩阵和畸变系数向量作为参数传入即可。
需要注意的是,输入点数组和输出点数组的格式为CV_32FC2,即每个点坐标用一个两个浮点数的向量表示。
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cv::fisheye::stereocalibrate
cv::fisheye::stereocalibrate是一个使用鱼眼相机进行立体校准的函数。立体校准是指通过计算相机内外参,以及相机之间的相对位置和姿态,从而获取两个鱼眼相机之间的转换参数。
该函数主要有以下几个参数:ObjectPoints表示三维物体点的数组,ImagePoints1为相机一对应的图像点数组,ImagePoints2为相机二对应的图像点数组,K1和K2表示相机的内参矩阵,D1和D2为相机的畸变系数,R、T和E、F分别是旋转矩阵、平移向量、本质矩阵和基础矩阵。
通过调用cv::fisheye::stereocalibrate函数,我们可以根据提供的物体点和图像点数据,对鱼眼相机的内参矩阵、畸变系数以及相机之间的关系进行估计。通过这些参数,我们可以进行立体视觉的处理,包括深度估计、三维重建等。
此函数使用的是鱼眼镜头的校准方法,与普通相机的校准方法有所不同。鱼眼相机具有极大的视场角,因此存在明显的畸变,传统的相机校准方法无法适应这种情况。cv::fisheye::stereocalibrate函数则通过对鱼眼相机的畸变模型进行建模和优化,能够更准确地估计相机的内外参。
在使用cv::fisheye::stereocalibrate函数进行鱼眼相机的立体校准时,需要提供足够多的物体点和图像点数据,并且这些数据应该涵盖整个视场范围。同时,为了获得更好的校准效果,还需要保证图像对应点的准确性和匹配质量。
总之,cv::fisheye::stereocalibrate函数是一个用于鱼眼相机立体校准的函数,它能够通过输入的物体点和图像点数据,估计出相机的内外参和相机之间的转换参数,为后续的立体视觉处理提供准确的参数基础。
cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()的用法和介绍
cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()是OpenCV中用于鱼眼相机畸变校正的函数之一。该函数的作用是根据鱼眼相机的内参矩阵和畸变系数,计算出畸变校正后的映射矩阵,以便在后续的处理中使用。
函数的声明如下:
```
cv::fisheye::initUndistortRectifyMap(
const Mat& K, const Mat& D, const Mat& R, const Mat& P,
const Size& size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2,
int flags = cv::fisheye::REMAP_DEFAULT
);
```
参数说明:
- K:输入的相机内参矩阵;
- D:输入的相机畸变系数;
- R:输入的旋转矩阵;
- P:输入的投影矩阵;
- size:输出映射矩阵的大小;
- m1type:输出映射矩阵的数据类型;
- map1:输出的第一个映射矩阵;
- map2:输出的第二个映射矩阵;
- flags:映射方式,有以下三种取值:
- cv::fisheye::REMAP_DEFAULT:默认值;
- cv::fisheye::REMAP_REVERSE_MAP:反向映射;
- cv::fisheye::PROJ_SPHERICAL_EQRECT:生成等距投影的映射矩阵。
该函数的返回值为void。
使用该函数的步骤如下:
1. 读取鱼眼相机的内参矩阵和畸变系数;
2. 根据需要设置旋转矩阵和投影矩阵;
3. 调用cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()函数计算映射矩阵;
4. 将映射矩阵应用于图像,进行畸变校正。
需要注意的是,使用该函数进行畸变校正时,应该首先对图像进行裁剪,去掉畸变校正后的黑边,以免影响后续处理。