given two fisheye images of large FOV, shot in opposite direction, can you show me a piece of code in C/C++ that can stitch the two source images into a 360 panoramic image in equirectangular format? you may use OpenCV lib if needed.

答：可以使用OpenCV库中的stitcher类来实现两个鱼眼图像的拼接。示例代码如下：Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
Mat pano;
vector<Mat> imgs;
imgs.push_back(img1);
imgs.push_back(img2);
Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);
if (status != Stitcher::OK)
{
cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
return -1;
}
imwrite("result.jpg", pano);

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SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE 使用例程 C++

以下是使用SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE的简单例程。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Failed to read image file." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 检测角点
    cv::Size patternSize(8, 6);
    std::vector<cv::Point2f> corners;
    bool found = cv::findChessboardCorners(img, patternSize, corners, cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv::CALIB_CB_FAST_CHECK | cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
    if (!found) {
        std::cerr << "Failed to find chessboard corners." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 亚像素级别精度优化
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::cornerSubPix(gray, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));

    // 相机内参矩阵
    cv::Mat K = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    K.at<double>(0, 0) = 1000.0; // fx
    K.at<double>(1, 1) = 1000.0; // fy
    K.at<double>(0, 2) = img.cols / 2.0; // cx
    K.at<double>(1, 2) = img.rows / 2.0; // cy

    // 畸变参数
    cv::Mat D = cv::Mat::zeros(4, 1, CV_64F);

    // 估计相机位姿
    cv::Mat rvec, tvec;
    cv::solvePnP(corners, corners3D, K, D, rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE);

    // 输出结果
    std::cout << "rvec: " << rvec << std::endl;
    std::cout << "tvec: " << tvec << std::endl;

    return 0;
}

说明：

1. 读取图像并检测棋盘格角点。
2. 对角点进行亚像素级别精度优化。
3. 定义相机内参矩阵和畸变参数，这里使用固定值。
4. 调用 `cv::solvePnP` 函数估计相机位姿。注意最后一个参数设置为 `SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE`。
5. 输出旋转向量和平移向量。

需要注意的是，在使用 `cv::solvePnP` 函数时，输入的角点是经过亚像素级别精度优化的，输出的旋转向量和平移向量是相机坐标系下的，需要经过变换才能得到世界坐标系下的坐标。

cv::fisheye::StereoRectify（）换为Opencv c++函数

在 OpenCV C++ 中，可以使用 `cv::fisheye::stereoRectify()` 函数进行鱼眼相机的双目矫正，其函数原型如下：

void cv::fisheye::stereoRectify(
    InputArray K1, InputArray D1, InputArray K2, InputArray D2,
    Size imageSize, InputArray R, InputArray t,
    OutputArray R1, OutputArray R2,
    OutputArray P1, OutputArray P2,
    OutputArray Q, int flags = cv::CALIB_ZERO_DISPARITY,
    Size newImageSize = Size()
);

其中各参数的含义如下：

- `K1`：左相机的内参矩阵。
- `D1`：左相机的畸变参数。
- `K2`：右相机的内参矩阵。
- `D2`：右相机的畸变参数。
- `imageSize`：图像的分辨率大小。
- `R`：左相机到右相机的旋转矩阵。
- `t`：左相机到右相机的平移向量。
- `R1`：输出参数，左相机矫正旋转矩阵。
- `R2`：输出参数，右相机矫正旋转矩阵。
- `P1`：输出参数，左相机投影矩阵。
- `P2`：输出参数，右相机投影矩阵。
- `Q`：输出参数，重投影矩阵。
- `flags`：标志位，可选参数，默认值为 `cv::CALIB_ZERO_DISPARITY`。
- `newImageSize`：新图像的分辨率大小，可选参数，默认值为空 `Size()`。

下面是一个示例代码：

cv::Mat K1, D1, K2, D2, R, T;
// 填充内参矩阵、畸变参数、旋转矩阵和平移向量

cv::Size imageSize; // 填充图像分辨率大小

cv::Mat R1, R2, P1, P2, Q;
cv::fisheye::stereoRectify(
    K1, D1, K2, D2, imageSize, R, T, R1, R2, P1, P2, Q, cv::CALIB_ZERO_DISPARITY
);

// 输出矫正后的参数
std::cout << "R1: " << R1 << std::endl;
std::cout << "R2: " << R2 << std::endl;
std::cout << "P1: " << P1 << std::endl;
std::cout << "P2: " << P2 << std::endl;
std::cout << "Q: " << Q << std::endl;