鱼眼图像经度坐标矫正映射公式
时间: 2023-11-13 10:02:10 浏览: 54
鱼眼图像的经度坐标矫正映射公式可以通过以下步骤来实现:
1. 首先,将鱼眼图像转换为圆柱投影或球面投影,以便将其从球面转换为平面。
2. 然后,使用以下公式将图像的经度坐标矫正为直线:
x = R * tan(θ)
其中,x 是矫正后的经度坐标,R 是投影圆的半径,θ 是原始图像中的经度坐标。
3. 最后,将矫正后的图像与原始图像进行配准,从而得到完整的矫正后的图像。
需要注意的是,以上公式仅针对一些特定类型的鱼眼镜头,对于其他类型的镜头可能需要进行适当的修改。此外,还需要考虑图像的畸变情况,以便得到更为准确的矫正效果。
相关问题
prescan中鱼眼相机的畸变矫正映射表怎么生成
Prescan中可以使用`prescan_api_cameraparameters.prescan_fisheye_get_lensmapfile()`函数获取鱼眼相机的畸变矫正映射表文件路径,该函数返回的是一个`.exr`格式的二进制文件。如果你需要在其他程序中使用该映射表,可以使用OpenCV中的`cv2.imread()`函数读取该文件。
如果你需要自己生成鱼眼相机的畸变矫正映射表,可以使用OpenCV的`cv2.fisheye.calibrate()`函数和`cv2.fisheye.undistortImage()`函数。
以下是一个示例代码,用于生成鱼眼相机的畸变矫正映射表:
```python
import numpy as np
import cv2
# 定义鱼眼相机的内参
K = np.array([[100, 0, 320], [0, 100, 240], [0, 0, 1]])
# 定义鱼眼相机的畸变系数
D = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
# 生成棋盘格图像的世界坐标系下的坐标
objp = np.zeros((4 * 6, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:6, 0:4].T.reshape(-1, 2)
# 生成棋盘格图像的图像坐标系下的坐标
imgp = []
for i in range(10):
img = cv2.imread('chessboard{}.jpg'.format(i))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6, 4), None)
if ret:
imgp.append(corners)
# 使用cv2.fisheye.calibrate()函数计算相机内参和畸变系数
ret, K_new, D_new, _, _ = cv2.fisheye.calibrate([objp], [imgp], (640, 480), K, D)
# 使用cv2.fisheye.undistortImage()函数生成畸变矫正的图像
img = cv2.imread('fisheye_image.jpg')
undistorted_img = cv2.fisheye.undistortImage(img, K_new, D_new, K_new)
# 使用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数生成畸变矫正的映射表
map_x, map_y = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K_new, D_new, np.eye(3), K_new, (640, 480), cv2.CV_16SC2)
lens_map = np.array([map_x, map_y]).T
cv2.imwrite('lens_map.exr', lens_map)
```
该示例代码中,我们首先定义鱼眼相机的内参和畸变系数,然后使用cv2.fisheye.calibrate()函数计算相机内参和畸变系数,使用cv2.fisheye.undistortImage()函数生成畸变矫正的图像,并使用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数生成畸变矫正的映射表。最后,我们使用cv2.imwrite()函数将映射表保存为`.exr`文件。
prescan中鱼眼相机的畸变矫正映射表解析代码是什么
Prescan中鱼眼相机的畸变矫正映射表解析代码如下:
```cpp
// load camera calibration parameters
cv::FileStorage fs(calibrationFile, cv::FileStorage::READ);
if (!fs.isOpened())
{
std::cerr << "Failed to open calibration file: " << calibrationFile << std::endl;
return false;
}
cv::Mat cameraMatrix, distortionCoeffs;
fs["camera_matrix"] >> cameraMatrix;
fs["distortion_coefficients"] >> distortionCoeffs;
// generate undistortion map
cv::Mat undistortMap1, undistortMap2;
const cv::Size imageSize{ static_cast<int>(width), static_cast<int>(height) };
cv::fisheye::initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distortionCoeffs, cv::noArray(), cameraMatrix, imageSize, CV_32FC1, undistortMap1, undistortMap2);
// apply undistortion map to image
cv::Mat undistortedImage;
cv::remap(image, undistortedImage, undistortMap1, undistortMap2, cv::INTER_LINEAR);
// use undistorted image for further processing
// ...
```
其中,`calibrationFile` 是相机标定文件的路径,`width` 和 `height` 分别表示图像的宽度和高度,`image` 是输入的鱼眼图像。首先,从相机标定文件中加载相机内参矩阵和畸变系数。然后,使用 `fisheye::initUndistortRectifyMap` 函数生成畸变矫正映射表。最后,使用 `cv::remap` 函数将输入图像进行畸变矫正,得到无畸变的图像 `undistortedImage`。
相关推荐
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)