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前言
相机标定,重映射可以进行插值映射从而矫正图像,这是一种方法,也有矩阵映射方法,本篇使用重映射方式解说畸变矫正的计算原理。
Demo
横向纵向区域固定拉伸:
横向纵向拉伸:
右下角拉伸:
相机畸变矫正
标定相机需要做两件事:
- 纠正畸变的影响
- 根据图像重构三位场景
纠正畸变的影响
Opencv提供了可以直接使用的矫正算法,即通过输入原始图像和由函数cv::calibrateCamera()得到的畸变系数,生成校正后的图像。(注意:这里可使用用cv::undistort()使用该算法直接完成所需任务,也可以使用函数cv::iniitUndistorRectifyMap()和cv::remap()来更有效的处理。
矫正映射remap(畸变映射)
当进行图像矫正时,必须指定输入图像的每个像素在输出图像中移动到的位置,成为"矫正映射"(畸变映射)。
双通道浮点数表示方式
N x M的矩阵A中,重映射由双通道浮点数的N x M的矩阵B表示,对于图像A中的任意一点aPoint(i, j),映射为b1Point(i', j')和b2Point(i', j'),在A中假设i=2,j=3,那么(假设重映射之后4.5,5.5)在B1中b1Point(i', j')值为4.5,b2Point(i', j')值为5.5,由于坐标是浮点数,那么需要插值得到整数位置以及中间过渡的区域颜色(平滑处理)。
双矩阵浮点数表示方式
双矩阵浮点数表示,N x M的矩阵A中,重映射由一对N x M的矩阵B和C描述,这里所有的N x M矩阵都是单通道浮点矩阵,在A中的点aPoint(i, j),重映射矩阵B中的点bPoint(i,j)存储了重映射后的i' (映射后的i坐标), 重映射矩阵C中的点cPoint(i,j)存储了重映射后的j'(映射后的j坐标)。
定点表示方式
映射由双通道有符号整数矩阵(即CV_16SC2类型)表示。该方式与双通道浮点数表示方式相同,但使用此格式要快得多(笔者理解:由浮点数插值改为整数插值,会要快一些,但是肯定双通道浮点数的表示方式图像效果会稍微好一些)。
remap核心关键
在于得到插值的坐标系来映射新位置的x和y位置,要渐近等,所以本方法的核心关键在于得到标定后的矩阵,得到映射矩阵的方式可以自己写算法,也可以使用其他方式,后续文章继续深入这块。
函数原型
cpp
void remap( InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray map1,
InputArray map2,
int interpolation,
int borderMode = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = Scalar());
- 参数一:InputArray类型的src,一般为cv::Mat;
- 参数二:OutputArray类型的dst,目标图像。它的大小与map1相同,类型与src相同。
- 参数三:InputArray类型的map1,它有两种可能的表示对象:表示点(x,y)的第一个映射或者表示CV_16SC2 , CV_32FC1 或CV_32FC2类型的x值。
- 参数四:InputArray类型的map2,它也有两种可能的表示对象,而且他是根据map1来确定表示哪种对象。若map1表示点(x,y)时,这个参数不代表任何值,否则,表示CV_16UC1 , rCV_32FC1类型的y值(第二个值)。
- 参数五:int类型的interpolation,使用的插值方法;
- 参数六:int类型的borderMode,边界处理方式;
- 参数七 :Scalar类型的borderValue,重映射后,离群点的背景,需要broderMode设置为BORDER_CONSTRANT时才有效。(离群点:当图片大小为400x300,那么对应的map1和map2范围为0~399、0~299,小于0或者大于299的则为离散点,使用该颜色填充);
Demo源码
cpp
void OpenCVManager::testRemap2()
{
std::string srcFilePath = "D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/25.jpg";
// 步骤一:读取文件
cv::Mat srcMat = cv::imread(srcFilePath);
// 缩放一下
int width = 400;
int height = 400;
cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));
// 步骤二:映射矩阵
cv::Mat mapX;
cv::Mat mapY;
mapX.create(srcMat.size(), CV_32FC1);
mapY.create(srcMat.size(), CV_32FC1);
// 算法:这里400x400,将0~100放大至0~200,将100~400映射为200~400
// 算法:这里400x400,将0~100放大至0~200,将100~400映射为200~400
#if 0
for(int row = 0; row < srcMat.rows; row++)
{
for(int col = 0; col < srcMat.cols; col++)
{
// if(true)
if(col < 200)
{
mapX.at<float>(row, col) = static_cast<float>(col * 1.0f / 2);
}else{
mapX.at<float>(row, col) = static_cast<float>(100 + (col - 200) * 1.0f / 2 * 3);
}
// if(true)
if(row < 200)
{
mapY.at<float>(row, col) = static_cast<float>(row * 1.0f / 2);
}else{
mapY.at<float>(row, col) = static_cast<float>(100 + (row - 200) * 1.0f / 2 * 3);
}
}
}
#endif
#if 0
for(int row = 0; row < srcMat.rows; row++)
{
for(int col = 0; col < srcMat.cols; col++)
{
// 这里是 0~200 缩放为 0~100 缩小 // 比例系数
if(col == 0)
{
mapX.at<float>(row, col) = static_cast<float>(col);
}else if(col < 200)
{
mapX.at<float>(row, col) = static_cast<float>(col * 1.0f / 2 * (col * 1.0f / 199));
}else{
mapX.at<float>(row, col) = static_cast<float>(col * 1.0f / 2 * (col * 1.0f / 199));
}
if(row == 0)
{
mapY.at<float>(row, col) = static_cast<float>(row);
}else if(row < 200)
{
mapY.at<float>(row, col) = static_cast<float>(row * 1.0f / 2 * (row * 1.0f / 199));
}else{
mapY.at<float>(row, col) = static_cast<float>(row * 1.0f / 2 * (row * 1.0f / 199));
}
}
}
#endif
#if 1
for(int row = 0; row < srcMat.rows; row++)
{
for(int col = 0; col < srcMat.cols; col++)
{
// 比例系数 0~1.0(400~800)/400
mapX.at<float>(row, col) = static_cast<float>(col * ((col + 1 + 400) * 1.0f / 800));
mapY.at<float>(row, col) = static_cast<float>(row * ((row + 1 + 400) * 1.0f / 800));
}
}
#endif
cv::Mat dstMat;
cv::remap(srcMat,
dstMat,
mapX,
mapY,
CV_INTER_LINEAR,
cv::BORDER_CONSTANT,
cv::Scalar(255, 0, 0));
cv::imshow("1", srcMat);
cv::imshow(_windowTitle.toStdString(), dstMat);
cv::waitKey(0);
}
对应工程模板v1.66.0
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