lens distortion map

Lens Distortion Map是一种用于校正图像畸变的技术。在图像采集过程中，由于相机镜头等因素的影响，可能会导致图像出现畸变，例如径向畸变（Radial Distortion）和切向畸变（Tangential Distortion）等。为了减少畸变的影响，可以使用Lens Distortion Map来对图像进行校正。

Lens Distortion Map通常是一张灰度图像，其中每个像素的灰度值表示该像素的畸变程度。通过对Lens Distortion Map进行插值，可以得到一个畸变校正的映射表，用于对图像进行畸变校正。在Prescan中，用户可以通过设置鱼眼相机的畸变系数，自动生成对应的Lens Distortion Map，来进行图像畸变的校正。

相关问题

Lens Distortion Map公式

Lens Distortion Map的生成过程涉及到相机内部参数和畸变系数等多个因素，因此其生成公式较为复杂。下面简单介绍一下针孔相机模型下的畸变模型。

在针孔相机模型下，畸变可以分为两种：径向畸变和切向畸变。

1.径向畸变：径向畸变是由于相机镜头的形状和位置等因素引起的。在图像中，距离图像中心较远的像素点会被拉伸，距离中心较近的像素点会被压缩，从而导致图像出现畸变。径向畸变可以通过下面的公式进行建模：

$$x_{corrected} = x(1 + k_1r^2 + k_2r^4 + k_3r^6)$$
$$y_{corrected} = y(1 + k_1r^2 + k_2r^4 + k_3r^6)$$

其中，$r$表示像素点到图像中心的距离，$k_1, k_2, k_3$为径向畸变系数。

2.切向畸变：切向畸变是由于相机镜头和图像平面之间的位置关系不正常引起的。在图像中，相机镜头和图像平面之间的角度不正常会导致图像出现扭曲。切向畸变可以通过下面的公式进行建模：

$$x_{corrected} = x + [2p_1xy + p_2(r^2 + 2x^2)]$$
$$y_{corrected} = y + [p_1(r^2 + 2y^2) + 2p_2xy]$$

其中，$p_1, p_2$为切向畸变系数。

通过上述公式，可以生成对应的Lens Distortion Map，用于对图像进行畸变校正。需要注意的是，不同的相机模型和畸变模型可能会有不同的公式和参数，具体的公式和参数需要根据实际情况进行选择和调整。

exr Lens Distortion Map

EXR文件是OpenEXR格式的文件，是一种高动态范围（HDR）图像格式，可以存储大量的颜色和亮度信息。在视觉效果制作中，通常会使用EXR文件来处理光线追踪、深度信息等。

在Lens Distortion Map中，EXR文件可以用来存储畸变系数和对应的像素坐标，从而实现畸变校正。具体步骤如下：

1. 生成Lens Distortion Map：在Prescan中，用户可以通过设置相机模型和畸变系数等参数，生成对应的Lens Distortion Map。在生成过程中，可以选择将Lens Distortion Map以EXR格式进行保存。

2. 读取EXR文件：在Python代码中，可以使用OpenCV库的`cv2.imread`函数读取EXR文件。读取的结果是一个多维数组，其中包含了EXR文件中的颜色和深度信息等。

3. 解析Lens Distortion Map：在读取EXR文件后，可以使用OpenCV库的`cv2.split`函数将颜色信息和深度信息分离。然后，可以通过解析颜色信息，得到对应的畸变系数和像素坐标，从而生成Lens Distortion Map。

4. 应用Lens Distortion Map进行畸变校正：在生成Lens Distortion Map后，可以使用OpenCV库的`cv2.remap`函数对图像进行畸变校正。具体方法和前面提到的方法类似，只需要将Lens Distortion Map作为参数传入即可。

需要注意的是，使用EXR文件进行Lens Distortion Map畸变校正时，需要保证EXR文件的格式和编码与相机模型和畸变系数参数的设置一致，否则可能会导致校正效果不佳。