cv2.fisheye.initundistortrectifymap

cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap是OpenCV中用于鱼眼相机校正的函数。它可以对鱼眼图像进行畸变矫正和校正映射，以便更好地应用于计算机视觉中的各种任务，如目标检测、跟踪和SLAM等。

相关问题

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)

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。

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]]]]]]]]]]])

参数解释：
1. `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。
2. `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。
3. `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。
4. `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。
5. `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。
6. `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。
7. `-1` 表示使用所有的畸变系数。