了解OpenCV的不失真功能

时间:2013-11-11 01:16:40

标签: c++ opencv computer-vision

我正在寻找使用我为相机计算的失真系数来取消图像,而不更改相机矩阵。这正是undistort()的作用,但我想将输出绘制为更大的画布图像。

当我尝试这个时:

Mat drawtransform = getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, size, 1.0, size * 2);
undistort(inputimage, undistorted, cameraMatrix, distCoeffs, drawtransform);

它仍然写出了相同大小的图像,但只有左上角四分之一的按比例放大的未失真结果。 Like the documentation says,undistort写入相同大小的目标图像。

很明显,我可以复制并重新实现undistort()稍微调整过的版本,但我在理解它在做什么时遇到了一些麻烦。这是来源:

void cv::undistort( InputArray _src, OutputArray _dst, InputArray _cameraMatrix,
                    InputArray _distCoeffs, InputArray _newCameraMatrix )
{
    Mat src = _src.getMat(), cameraMatrix = _cameraMatrix.getMat();
    Mat distCoeffs = _distCoeffs.getMat(), newCameraMatrix = _newCameraMatrix.getMat();

    _dst.create( src.size(), src.type() );
    Mat dst = _dst.getMat();

    CV_Assert( dst.data != src.data );

    int stripe_size0 = std::min(std::max(1, (1 << 12) / std::max(src.cols, 1)), src.rows);
    Mat map1(stripe_size0, src.cols, CV_16SC2), map2(stripe_size0, src.cols, CV_16UC1);

    Mat_<double> A, Ar, I = Mat_<double>::eye(3,3);

    cameraMatrix.convertTo(A, CV_64F);
    if( distCoeffs.data )
        distCoeffs = Mat_<double>(distCoeffs);
    else
    {
        distCoeffs.create(5, 1, CV_64F);
        distCoeffs = 0.;
    }

    if( newCameraMatrix.data )
        newCameraMatrix.convertTo(Ar, CV_64F);
    else
        A.copyTo(Ar);

    double v0 = Ar(1, 2);
    for( int y = 0; y < src.rows; y += stripe_size0 )
    {
        int stripe_size = std::min( stripe_size0, src.rows - y );
        Ar(1, 2) = v0 - y;
        Mat map1_part = map1.rowRange(0, stripe_size),
            map2_part = map2.rowRange(0, stripe_size),
            dst_part = dst.rowRange(y, y + stripe_size);

        initUndistortRectifyMap( A, distCoeffs, I, Ar, Size(src.cols, stripe_size),
                                 map1_part.type(), map1_part, map2_part );
        remap( src, dst_part, map1_part, map2_part, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT );
    }
}

此处大约一半的行用于检查和初始化输入参数。我感到困惑的是map1map2发生了什么。这些名称遗憾的是描述性不如大多数。我必须错过一些解释,也许它隐藏在一些介绍页面中,或者在另一个功能的doc下。

map1是双通道有符号短整数矩阵,map2是无符号短整数矩阵,两者都是维度(高度,最大值(4096 /宽度,1))。问题是,为什么?这些地图包含什么?这种条纹的意义和目的是什么?条纹奇怪维度的意义和目的是什么?

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可能想要阅读函数remap的说明。该映射表示目标图像中每个像素的源图像中的像素X,Y位置。 Map1_part是源中的每个X位置,Map2_part是源中的每个Y位置。

如果不仔细阅读,条带化可能是加速转型过程的一种方法。

编辑:

此外,如果您只想将图像缩放到更大的尺寸,您可以重新调整输出图像的大小。

double scaleX = 2.0;
double scaleY = 2.0;
cv::Mat undistortedScaled;

cv::resize(undistorted, undistortedScaled, cv::Size(0,0), scaleX, scaleY);

答案 1 :(得分:2)

使用initUndistortRectifyMap获得所需比例的转换,然后将其输出(您提到的两个矩阵)应用于remap

第一张地图用于计算每个像素位置的x坐标变换,第二张用于变换y坐标。