双目标定怎么得到remap的映射表

在双目视觉中，我们需要进行双目相机标定来获取相机的内部参数和外部参数，然后通过相机的内外参数计算出双目相机的基础矩阵和校正矩阵。在计算出校正矩阵后，我们就可以通过调用 cv2.initUndistortRectifyMap() 函数来生成 remap 映射表，将双目图像进行校正，从而提高后续的深度计算精度。

具体来说，生成 remap 映射表的步骤如下：

1. 获取双目相机的内部参数和外部参数，计算出相机间的基础矩阵和校正矩阵。

2. 调用 cv2.initUndistortRectifyMap() 函数，传入相机的内部参数、外部参数和校正矩阵等参数，生成 remap 映射表。

3. 使用 cv2.remap() 函数将双目图像进行校正。

下面是一个 Python 代码示例，演示如何通过双目相机标定获取 remap 映射表：

import numpy as np
import cv2

# 读取相机标定参数
K1, D1, K2, D2, R, T, E, F = np.load('calibration.npz').values()

# 计算校正矩阵
R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2 = cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, (640, 480), R, T)

# 生成 remap 映射表
map1, map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, D1, R1, P1, (640, 480), cv2.CV_32FC1)
map3, map4 = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, D2, R2, P2, (640, 480), cv2.CV_32FC1)

# 读取双目图像
imgL = cv2.imread('left.jpg')
imgR = cv2.imread('right.jpg')

# 校正双目图像
rectL = cv2.remap(imgL, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)
rectR = cv2.remap(imgR, map3, map4, cv2.INTER_LINEAR)

# 显示校正后的图像
cv2.imshow('Left rectified', rectL)
cv2.imshow('Right rectified', rectR)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载了相机标定参数，然后计算出了校正矩阵。接着，通过调用 cv2.initUndistortRectifyMap() 函数，生成了 remap 映射表。最后，使用 cv2.remap() 函数将双目图像进行校正，并将校正后的图像显示出来。

需要注意的是，在实际的双目视觉应用中，还需要对校正后的图像进行立体匹配，从而计算出图像中物体的深度信息。