我是否使用了正确的不失真例程？照片是广角还是鱼眼？答案

【问题标题】：Am I using the correct undistort routine? Is photo wide-angle or fisheye?我是否使用了正确的不失真例程？照片是广角还是鱼眼？
【发布时间】：2021-11-23 20:19:18
【问题描述】：

我正在尝试不失真的图像。我有下面的图像，并使用 undistort 函数得到结果。鱼眼模块不起作用。这是因为我的图像不是鱼眼而是广角吗？在这两种情况下如何减少透视失真？

仅供参考，我丢失了这款镜头的规格，但从校准程序中得到了它的内在特性。

输入图像：输出图像

【问题讨论】：

那个镜头看起来严重失焦，曝光不足。我怀疑有人能说出图片中的内容。
这些是带通滤波的~835nm + 并且针对红外跟踪进行了优化。我感兴趣的边缘看起来很清楚。我可以看到顶部是弯曲的边缘，底部是直的。关键点未显示。如果您需要其他内容来回答这个问题，请告诉我。
我还会发布一张照明更好的新图片。
在#3下方上传了更好的照明。谢谢
啊，红外线。好的。所以最新的图片，没有失真，对我来说看起来相当直接，没有用尺子或任何东西检查。 OpenCV 的“鱼眼”也只是 =180 是“超级鱼眼”，还没有在 opencv 中），但与 FoV 范围为 60- 的“常规”镜头相比，这些镜头的方程更合适90度

标签： c++ opencv fisheye

【解决方案1】：

图像看起来只是广角，而不是鱼眼。鱼眼相机的图像通常有黑色的圆圈边框，它们看起来像是透过一个圆孔看到的。见下图 c)（来自OpenCV doc）：

区分广角和鱼眼的常规方法是检查FOV角度。

给定相机内在参数（cameraMatrix 和 distCoeffs，来自校准例程），您可以通过调用getOptimalNewCameraMatrix() 计算具有最大 FOV 且无失真的新相机内在矩阵。那么x方向的FOV角度（通常大于y方向）是arctan(cx/fx)+arctan((width-cx)/fx)，其中fx是x方向的焦距，cx是主点的x坐标，@987654327 @ 是图像宽度。

根据我的经验，当 FOV

Fisheye 模型在 FOV 非常大的情况下比 Rational 模型表现更好，因为它具有更高阶的径向参数。但是当FOV角度不是很大时，Rational模型是更好的选择，因为它有切向参数。

您提供的未失真图片看起来相当不错。但是如果你更关心精度，你应该在校准时检查重投影误差、极线误差（多相机），甚至关键点的准线误差（棋盘角、圆心或任何取决于你的校准图案的特征）过程。

【讨论】：

我希望你不介意我在这里问，但你的回答很有趣，它可能会回答我也有的问题。所以如果我想从相机矩阵和OpenCV校准返回的畸变系数中找出FOV，我需要在使用arctan公式之前使用getOptimalNewCameraMatrix()吗？
你有解释arctan(cx/fx)+arctan((width-cx)/fx)公式的来源吗？
@Otter_warrior getOptimalNewCameraMatrix() 的焦距通常小于原始相机矩阵中的焦距（即使alpha 设置为 0），因此它会给你更大的 FOV。我觉得这样算出来的FOV更接近镜头的真实值。
@Otter_warrior 抱歉，我没有解释这个公式的来源。通常的公式是2*arctan(width*0.5/fx)，但我认为考虑cx会更准确。
@Otter_warrior 我上面描述的FOV更接近镜头的物理值。但在实际应用中，这取决于如何使图像不失真，即initUndistortRectifyMap() 中的newCameraMatrix。