OpenCV :如果我知道Gimp中的镜头校正因子，如何为‘不失真’提供矩阵？

Question

我从IP摄像头上得到的图像有很强的鱼眼效果。我发现，在Gimp中，我可以通过应用“主”值为-30的透镜失真滤波器(所有其他参数都保持为零)来获得直线。

现在，我需要使用OpenCV临时完成这个任务。我认为，不失真函数在imgproc中调用是正确的。但是如何生成正确的摄像机和失真矩阵呢？我看到有一个calibrateCamera函数，但是似乎你需要一个计算机视觉上的PhD来使用它。毫无线索。因为我知道一个参数，所以必须有一种简单的方法将它转化为“不失真”所期望的矩阵？

注:我只需要径向畸变系数，我对切向畸变不感兴趣。

Answer 1

opencv为定标提供了一个示例。为此，您所需要的只是棋盘图像列表(大约20张应该是好的)。用你想要的相机拍的。它将给你所有需要的参数(失真系数，内在参数等)。然后，您可以使用opencv的“不失真”功能来纠正您的形象。您需要在default.xml中更改(或者您可以创建自己的.xml)包含图像地址、内部方块计数及其在现实世界中的维度的xml文件的名称。

你有你需要的参数:-)

Answer 2

对于那些想知道校准工具来自哪里的人来说。似乎得从源头上建造它。这就是我在Linux上所做的：

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout -b 3.1.0 3.1.0  # make sure we build that version
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
make -j4

然后校准：

./bin/cpp-example-calibration -w=8 -h=6 -o=camera.yml -op -oe -su image_list.xml

-su允许您验证图像是如何处理非失真的.-w和-h参数采用“内角”，这不是棋盘图案中的平方数，而是(num-black-squares - 1) * 2。

以下是最后如何使用Scala和JavaCV应用透视图转换：

import org.bytedeco.javacpp.indexer.FloatRawIndexer
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.Mat
import org.bytedeco.javacpp.{opencv_core, opencv_imgcodecs, opencv_imgproc}
import java.io.File

// from the camera_matrix > data part of the yml:
val cameraFocal = 1.4656877976320607e+03
val cameraCX    = 1920.0/2
val cameraCY    = 1080.0/2

val cameraMatrixData = Array[Double](
  cameraFocal, 0.0        , cameraCX,
  0.0        , cameraFocal, cameraCY,
  0.0        , 0.0        , 1.0
)

// from the distortion_coefficients of the yml:
val distMatrixData = Array[Double](
  -4.016824381742e-01, 4.368842493074e-02, 0.0, 0.0, 1.096412142704e-01
)

def run(in: File, out: File): Unit = {
  val matOut  = new Mat
  val camMat  = new Mat(3, 3, opencv_core.CV_32FC1)
  val camIdx  = camMat.createIndexer[FloatRawIndexer]
  for (row <- 0 until 3) {
    for (col <- 0 until 3) {
      camIdx.put(row, col, cameraMatrixData(row * 3 + col).toFloat)
    }
  }
  val distVec = new Mat(1, 5, opencv_core.CV_32FC1)
  val distIdx = distVec.createIndexer[FloatRawIndexer]
  for (col <- 0 until 5) {
    distIdx.put(0, col, distMatrixData(col).toFloat)
  }

  val matIn   = opencv_imgcodecs.imread(in.getPath)
  opencv_imgproc.undistort(matIn, matOut, camMat, distVec)
  opencv_imgcodecs.imwrite(out.getPath, matOut)
}