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私はチェッカーボードの20枚の画像のセットを使用して魚眼レンズを較正しました。点はすべて正しくラベル付けされており、固有値とレンズの歪み係数が得られます。 15ミリメートルのために15に「正方形のサイズ」変数を定義する歪みのない魚眼画像エラー
は私に0歪み係数及び〜600の焦点距離を提供します。これを0.015に設定すると、歪み係数と焦点距離が〜1200になります。どちらの場合も、私の投影中心はおおよそ妥当なイメージの中間点です。
イメージに歪みを適用しようとすると、非常に奇妙な結果になります。
私はなぜ理解していません。歪み係数に0をつけても、まだこの画像が得られます。誰かがそれを助けることができればそれは非常に高く評価されるでしょう
void undistortFisheye()
{
std::vector <cv::Mat> inputImages;
std::vector<std::vector<cv::Point3f> > objectPoints(1);
std::vector<std::vector<cv::Point2f>> image_points;
//Load images
for (int i = 0; i < 13; i++)
{
std::cout << "Loading: " << "C:/Data/CheckerboardCalib/" << std::to_string(i + 1) << ".png" << std::endl;
inputImages.push_back(cv::imread("C:/Data/CheckerboardCalib/" + std::to_string(i + 1) + ".png"));
}
int chessBoardFlags = cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE;
for (int i = 0; i < inputImages.size(); i++)
{
std::vector<cv::Point2f> pointBuf;
cv::Mat view;
std::cout << i << std::endl;
bool found = cv::findChessboardCorners(inputImages[i], cv::Size(21, 14), pointBuf, chessBoardFlags);
if (found) // If done with success,
{
std::cout << "Corners found!" << std::endl;
// improve the found corners' coordinate accuracy for chessboard
cv::Mat viewGray;
cvtColor(inputImages[i], viewGray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cornerSubPix(viewGray, pointBuf, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
image_points.push_back(pointBuf);
// Draw the corners.
// inputImages[i].copyTo(view);
//cv::drawChessboardCorners(view, cv::Size(21, 14), cv::Mat(pointBuf), found);
//cv::imshow("Window", view);
//cv::waitKey(0);
}
}
float squareSize = 15.0f;
calcBoardCornerPositions(cv::Size(21,14), squareSize, objectPoints[0]);
objectPoints.resize(image_points.size(), objectPoints[0]);
cv::Matx33f K;
cv::Vec4f D;
std::vector<cv::Vec3f> rvec;
std::vector<cv::Vec3f> tvec;
//int flag = cv::fisheye::CALIB_CHECK_COND | cv::fisheye::CALIB_FIX_SKEW;
int flag = cv::fisheye::CALIB_FIX_SKEW | cv::fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC;
//| cv::fisheye::CALIB_FIX_K1 | cv::fisheye::CALIB_FIX_K2 | cv::fisheye::CALIB_FIX_K3;// | cv::fisheye::CALIB_FIX_K4;// | cv::fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC;// | cv::fisheye::CALIB_FIX_K1;// | cv::fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC;
cv::fisheye::calibrate(objectPoints, image_points, cv::Size(1920, 1080), K, D, rvec, tvec, flag, cv::TermCriteria(3, 20, 1e-6));
std::cout << "Points detected" << std::endl;
//double rms = calibrateCamera(objectPoints, image_points, cv::Size(1920, 1080), K, D, rvec, tvec, flag, cv::TermCriteria(3, 20, 1e-6));
std::cout << "Calibrated." << std::endl;
std::cout << K << std::endl;
std::cout << D << std::endl;
for (int i = 0; i < inputImages.size(); i++)
{
cv::Mat src = cv::imread("C:/Data/CheckerboardCalib/" + std::to_string(i + 1) + ".png");
cv::Mat temp;
cv::fisheye::undistortImage(src, temp, K, D, cv::Mat::eye(3,3, CV_64F));
cv::imwrite("C:/Data/CheckerboardCalib/undistorted/" + std::to_string(i+1) + ".png", temp);
}
std::string inputLine;
std::cin >> inputLine;
}