cv2.fisheye

cv2.fisheye 是 OpenCV 中用于鱼眼摄像头校正的模块。它提供了一些函数和方法，可以将鱼眼图像转换为常规的透视图像。

使用 cv2.fisheye，你可以执行以下操作：
- 鱼眼图像的校正：将鱼眼图像转换为常规的透视图像，使其更容易进行分析和处理。
- 鱼眼相机的参数估计：通过对鱼眼图像进行分析，估计出鱼眼相机的内部和外部参数，以便进行进一步的几何校正。

要使用 cv2.fisheye 模块，你需要安装 OpenCV 库，并导入 cv2 模块。然后，你可以使用该模块中的函数和方法来处理鱼眼图像。

举个例子，你可以使用 `cv2.fisheye.undistortImage()` 函数来对鱼眼图像进行校正。该函数需要输入鱼眼图像、相机的内部参数矩阵和畸变系数等参数，并返回校正后的透视图像。

需要注意的是，cv2.fisheye 模块中的函数和方法需要输入正确的参数才能正常工作。因此，在使用之前，你需要确定相机的内部参数和畸变系数等信息。

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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)

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)

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。