uvc鱼眼相机畸变矫正标定、透视图变换为IPM图（鸟瞰图/俯视图）

最近在搞，uvc鱼眼相机畸变矫正标定、透视图变换为IPM图（鸟瞰图/俯视图），可给恶心坏了，先说说两个畸变矫正的函数吧，如下：fisheye::initUndistortRectifyMap(), (注意我用的是鱼眼相机，你的如果是普通uvc相机，就用initUndistortRectifyMap()这个函数，前边没有fisheye：：)和 getOptimalNewCameraMatrix();

fisheye::initUndistortRectifyMap（）函数的使用方法：

fisheye::initUndistortRectifyMap(intrinsic_matrix,distortion_coeffs,R,intrinsic_matrix,image_size,CV_32FC1,mapx,mapy);

或者：


fisheye::initUndistortRectifyMap(intrinsic_matrix, distortion_coeffs, R,getOptimalNewCameraMatrix(intrinsic_matrix, distortion_coeffs, image_size, 0, image_size, 0), image_size, CV_32FC1, mapx, mapy);

两者的差别在哪里呢？就在fisheye::initUndistortRectifyMap（）函数的第四个参数，第一种调用方法的第四个参数直接将原相机内参intrinsic_matrix作为输入参数,第二种方法的第四个参数的输入是 getOptimalNewCameraMatrix(),这个函数的作用是算出一个新的内参矩阵，通过调整他的第四个参数（0～1），可以调整畸变裁剪后的图像视野大小，0视野最小，1视野最大。

这两个函数在这里搜索，查看每个参数的意思。

后续在更新～～～

2019.7.9

都快忘了这茬，今天把坑补上，

完整的代码在https://github.com/LixinLu42/PerspectiveTransform，另欢迎骚扰我的github

下面简单介绍下大体思路，github上的代码很多注释掉的代码，可以忽略注释的代码，那是我自己调试的过程哈`～～～

相机内参和畸变系数需要畸变矫正得到，我会找时间上一下畸变矫正的代码。回来啦：标定的方法在这里：https://blog.csdn.net/weixin_39608351/article/details/95178269

单应矩阵H 的代码也需要计算，有时间我也会单独提交下,代码来啦：https://github.com/LixinLu42/Get_H

//相机的内参矩阵：intrinsic_matrix
cv::Mat intrinsic_matrix(3, 3, cv::DataType<float>::type); // Intrisic matrix
intrinsic_matrix.at<float>(0, 0) = 526.0460621686325;
intrinsic_matrix.at<float>(1, 0) = 0;
intrinsic_matrix.at<float>(2, 0) = 0;intrinsic_matrix.at<float>(0, 1) = 0;
intrinsic_matrix.at<float>(1, 1) = 527.7225009042863;
intrinsic_matrix.at<float>(2, 1) = 0;intrinsic_matrix.at<float>(0, 2) = 654.1771804245265;
intrinsic_matrix.at<float>(1, 2) = 320.8740042532168;
intrinsic_matrix.at<float>(2, 2) = 1;//相机的畸变参数	：distortion_coeffs
cv::Mat distortion_coeffs(4, 1, cv::DataType<float>::type);   // Distortion vector
distortion_coeffs.at<float>(0) = -0.0467926;
distortion_coeffs.at<float>(1) = 0.00453962;
distortion_coeffs.at<float>(2) = 0.000105393;
distortion_coeffs.at<float>(3) = -0.00195177;//相机经过畸变矫正后设置的新的内参：new_intrinsic_mat
Mat intrinsic_mat(intrinsic_matrix), new_intrinsic_mat;intrinsic_mat.copyTo(new_intrinsic_mat);//通过调节新的内参系数，调节视场大小,乘的系数越小视场越大
new_intrinsic_mat.at<float>(0, 0) *= 0.35*mul;
new_intrinsic_mat.at<float>(1, 1) *= 0.35*mul;
//通过调节新的内参系数，调节校正图中心，建议置于校正图中心
new_intrinsic_mat.at<float>(0, 2) = 0.5 *mul * src.cols;
new_intrinsic_mat.at<float>(1, 2) = 0.5 *mul * src.rows;Mat src1;
//fisheye::undistortImage的功能 = fisheye::initUndistortRectifyMap  + remap的功能
//fisheye::undistortImage(src, src1, intrinsic_matrix, distortion_coeffs, new_intrinsic_mat, size);fisheye::initUndistortRectifyMap(intrinsic_matrix,distortion_coeffs,R,new_intrinsic_mat, size,CV_32FC1,mapx,mapy);
//fisheye::initUndistortRectifyMap(intrinsic_matrix, distortion_coeffs, R,
//getOptimalNewCameraMatrix(intrinsic_matrix, distortion_coeffs,             //image_size, 1, size, 0), image_size, CV_32FC1, mapx, mapy);
imshow("src", src);cv::remap(src, src1, mapx, mapy, INTER_LINEAR);
imshow("remap", src1);
imwrite("remap.jpg", src1);
//Mat srcImage = src1.clone();
Mat grayImage;
cvtColor(src1, grayImage, CV_BGR2GRAY);//H矩阵的初始化
cv::Mat H(3, 3, cv::DataType<double>::type); // Intrisic matrix
H.at<double>(0, 0) = 104.8203858991843;
H.at<double>(1, 0) = -3.994835860613545;
H.at<double>(2, 0) = -0.0009548304773162318;H.at<double>(0, 1) = -315.3103170020404;
H.at<double>(1, 1) = 14.74016444899316;
H.at<double>(2, 1) = -0.04940749328807874;H.at<double>(0, 2) = 5979.5;
H.at<double>(1, 2) = 1407;H.at<double>(2,2) = 12 * mul;//控制图像大小参数Mat a=H.inv();cout << "..........H.............." << endl;cout << H << endl;cout << "..........a.............." << endl;cout << a << endl;cout << "..........end.............."<< endl;//将畸变矫正图变为IPM图warpAffine(tempBirdImage, birdImage, M, tempBirdImage.size());*/namedWindow("birdImage");imshow("birdImage", birdImage);imwrite("birdImage.jpg", birdImage);//imshow("The undistort image", src1);waitKey(0);return 0;
}