Question

所以我对OpenCV（2.1）很新，所以请记住这一点。

所以我设法校准了我正在使用的便宜网络摄像头（带有广角附件），使用棋盘校准方法产生内在和失真系数。

然后，我可以毫不费力地将这些值反馈并生成图像映射，然后将其应用于视频源以纠正传入的图像。

然而，我遇到了一个问题。我知道当它扭曲/校正图像时，它会创建几个倾斜的部分，然后格式化图像以裁剪掉任何黑色区域。我的问题是，我可以查看完整的扭曲图像，包括一些有黑色区域的区域吗？下面是一个黑色区域的例子，如果我的术语已经关闭，我试图传达偏斜的部分：

更好地传达我正在谈论的地区的图像可以是found here！此图片是在post中发现的。

目前： cvRemap（）基本上会返回上面链接的图片中的黄色框，但我希望看到整个图片，因为我正在寻找相关数据。< / p>

我尝试了什么：将缩放转换应用于图像地图以使整个图像（包括拉伸部分）适合框架

        CvMat *intrinsic = (CvMat*)cvLoad( "Intrinsics.xml" );
        CvMat *distortion = (CvMat*)cvLoad( "Distortion.xml" );

        cvInitUndistortMap( intrinsic, distortion, mapx, mapy );

        cvConvertScale(mapx, mapx, 1.25, -shift_x);   // Some sort of scale conversion
        cvConvertScale(mapy, mapy, 1.25, -shift_y);   // applied to the image map

        cvRemap(distorted,undistorted,mapx,mapy);

cvConvertScale，当我认为我已正确对齐x / y偏移（猜测/检查）时，会以某种方式扭曲图像映射，使得修正无用。这里可能涉及一些数学我没有正确地理解。

有没有人有任何其他建议来解决这个问题，或者我可能做错了什么？我也尝试编写自己的代码来修复失真问题，但我们只想说OpenCV已经知道如何做好。

Answer 1

从内存中，您需要使用InitUndistortRectifyMap(cameraMatrix,distCoeffs,R,newCameraMatrix,map1,map2)，其中InitUndistortMap是简化版。

cvInitUndistortMap( intrinsic, distort, map1, map2 )

相当于：

cvInitUndistortRectifyMap( intrinsic, distort, Identity matrix, intrinsic, 
                           map1, map2 )

新参数为R和newCameraMatrix。 R种类需要执行额外的转换（例如旋转）（只需将其设置为单位矩阵）。

您感兴趣的参数是newCameraMatrix。在InitUndistortMap中，这与原始相机矩阵相同，但您可以使用它来获得您正在谈论的缩放效果。

您可以使用GetOptimalNewCameraMatrix(cameraMat, distCoeffs, imageSize, alpha,...)获取新的相机矩阵。您基本上只需输入intrinsic，distort，原始图像大小和参数alpha（以及容纳结果矩阵的容器，请参阅文档）。参数alpha将达到您想要的效果。

我引用文档：

该功能基于free计算最佳新相机矩阵缩放参数。通过改变该参数，用户可以检索 仅合理像素alpha = 0 ，保留所有原始图像像素if 在角落alpha = 1 中有有价值的信息，或得到一些东西之间。当alpha> 0时，非失真结果可能会有一些黑色像素对应于外面的“虚拟”像素捕获失真的图像。原始相机矩阵，失真系数，计算出的新相机矩阵和newImageSize 应传递给InitUndistortRectifyMap以生成地图重映射。

所以对于极端的例子，所有黑色位显示你想要{{1}}。

总结：

使用alpha=1致电cvGetOptimalNewCameraMatrix以获取alpha=1。
使用newCameraMatrix，cvInitUndistortRectifymap为身份矩阵，R设置为您刚刚计算的那个
将新地图输入newCameraMatrix。

OpenCV cvRemap裁剪图像

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