私は現在、C ++でopencvライブラリを使用しています。私の目標は、画像の魚眼効果をキャンセルすることです(「平面にする」)関数「undistortImage」を使用して効果をキャンセルしていますが、カメラのキャリブレーションを実行する前に必要ですパラメータK、Knew、およびDを見つけるために、ドキュメントを正確に理解していませんでした(リンク:http://docs.opencv.org/master/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga37375a2741e88052ce346884dfc9c6a0a0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05)。私の理解では、ポイントの 2 つのリストを指定する必要があり、関数「調整」は必要な配列を返すことになっています。だから私の質問は次のとおりです。魚眼画像が与えられた場合、結果を得るためにポイントの2つのリストをどのように選択する必要がありますか? これは当面の私のコードで、非常に基本的なもので、写真を撮って表示し、歪みを補正して新しい画像を表示するだけです。行列の要素はランダムであるため、現在、結果は期待どおりではありません。答えてくれてありがとう。
#include "opencv2\core\core.hpp"
#include "opencv2\highgui\highgui.hpp"
#include "opencv2\calib3d\calib3d.hpp"
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(){
cout << " Usage: display_image ImageToLoadAndDisplay" << endl;
Mat image;
image = imread("C:/Users/Administrator/Downloads/eiffel.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // Read the file
if (!image.data) // Check for invalid input
{
cout << "Could not open or find the image" << endl;
return -1;
}
cout << "Input image depth: " << image.depth() << endl;
namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE);// Create a window for display.
imshow("Display window", image); // Show our image inside it.
Mat Ka = Mat::eye(3, 3, CV_64F); // Creating distortion matrix
Mat Da = Mat::ones(1, 4, CV_64F);
Mat dstImage(image.rows, image.cols, CV_32F);
cout << "K matrix depth: " << Ka.depth() << endl;
cout << "D matrix depth: " << Da.depth() << endl;
Mat Knew = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
std::vector<cv::Vec3d> rvec;
std::vector<cv::Vec3d> tvec;
int flag = 0;
std::vector<Point3d> objectPoints1 = { Point3d(0,0,0), Point3d(1,1,0), Point3d(2,2,0), Point3d(3,3,0), Point3d(4,4,0), Point3d(5,5,0),
Point3d(6,6,0), Point3d(7,7,0), Point3d(3,0,0), Point3d(4,1,0), Point3d(5,2,0), Point3d(6,3,0), Point3d(7,4,0), Point3d(8,5,0), Point3d(5,4,0), Point3d(0,7,0), Point3d(9,7,0), Point3d(9,0,0), Point3d(4,3,0), Point3d(7,2,0)};
std::vector<Point2d> imagePoints1 = { Point(107,84), Point(110,90), Point(116,96), Point(126,107), Point(142,123), Point(168,147),
Point(202,173), Point(232,192), Point(135,69), Point(148,73), Point(165,81), Point(189,93), Point(219,112), Point(248,133), Point(166,119), Point(96,183), Point(270,174), Point(226,56), Point(144,102), Point(206,75) };
std::vector<std::vector<cv::Point2d> > imagePoints(1);
imagePoints[0] = imagePoints1;
std::vector<std::vector<cv::Point3d> > objectPoints(1);
objectPoints[0] = objectPoints1;
fisheye::calibrate(objectPoints, imagePoints, image.size(), Ka, Da, rvec, tvec, flag); // Calibration
cout << Ka<< endl;
cout << Da << endl;
fisheye::undistortImage(image, dstImage, Ka, Da, Knew); // Performing distortion
namedWindow("Display window 2", WINDOW_AUTOSIZE);// Create a window for display.
imshow("Display window 2", dstImage); // Show our image inside it.
waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window
return 0;
}