我采用了代码示例来校准相机并从本书中取消失真图像：shop.oreilly.com/product/9780596516130.do
据我所知，OpenCV的常用相机校准方法适用于“普通”相机。
当谈到鱼眼镜头时，我们必须使用8个校准参数的矢量而不是5个，并且方法CV_CALIB_RATIONAL_MODEL中的标志cvCalibrateCamera2也是如此。
至少，这就是它在OpenCV documentary
所以，当我在这样的图像数组Sample images from OCamCalib上使用它时，我会使用cvInitUndistortMap获得以下结果：abload.de/img/rastere4u2w.jpg
由于生成的图像是从整个未失真的图像中剪切出来的，我继续使用cvInitUndistortRectifyMap（就像这里描述的那样stackoverflow.com/questions/8837478/opencv-cvremap-cropping-image）。所以我得到了以下结果：abload.de/img/rasterxisps.jpg
现在我的问题是：为什么整个图像不会失真？在我后来的一些结果中，您可以认识到笔记本电脑仍然完全失真。如何使用标准OpenCV方法获得更好的结果？
我是stackoverflow的新手，我也是OpenCV的新手，所以请原谅我在表达问题方面的任何缺点。
答案 0 :(得分：2)
所有棋盘角应该是可见的。该算法需要一定大小的棋盘，例如4x3或7x6（例如）。棋盘周围的白色边框也应该是可见的，或者可能无法精确定义黑色方块。
在undistort（）之后，图像周边仍然存在高失真，因为失真是径向的（即它们随着半径而增加）并且找到的系数是错误的。后者是错误的，因为校准过程最小化像素坐标中的平方误差之和，并且您没有用足够的样本表示外围。
TODO：如果使用8个distCoeff，你必须有20-40个棋盘图案图像。以不同的角度倾斜您的电路板，将它们放置在不同的距离并将它们展开，特别是在周边。请记住，校准的成功取决于采样以及从棋盘上清楚地看到vanishing points（因此lanting and tilting).
