图像校正后的固有相机矩阵答案

【问题标题】：Intrinsic Camera Matrix after image rectification图像校正后的固有相机矩阵
【发布时间】：2020-11-10 15:00:36
【问题描述】：

我有一个鱼眼相机，我已经使用 OpenCV 提供的校准功能正确校准了它。因此，我得到了一个 3x3 Intrinsic Camera Matrix K 和带有失真参数的向量。

使用最后 2 个，我可以使用函数 estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify 和 initUndistortRectifyMap 校正输入图像，以获得 2 个转换映射，我稍后将其用作函数 remap 的输入。作为输出，我得到了一个未失真的图像，其中保持了平行线。

我的问题基本上是……

我可以继续使用从校准中得到的 K 内在矩阵和未失真的图像吗？
由于不失真，固有矩阵 K 是否发生了某种变化？如果这是真的，那么我该如何计算新的 K？

提前致谢。

【问题讨论】：

如果你同时计算内在函数和失真系数，你可以保持 K 不变。如果您独立执行这两个步骤，您应该使用失真图像创建新的内在函数（并在校准期间修复失真系数）。如果您想更改内在函数，例如为了获得更大的图像（有时不失真裁剪掉图像部分），您可以在 initUndistortRectifyMap 期间指定新的内在函数，但是您喜欢。
@Micka 我使用文件 /opencv/samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration.cpp 进行了校准。正如你指出的那样，我同时得到了内在和扭曲。可以将来自estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify 的新内在矩阵（按照您的建议计算以获得更大的图像）用于单应性计算吗？还是只对 initUndistortRectifyMap 操作有效？
它应该对重新映射（未失真）的图像有效

标签： opencv computer-vision camera-calibration

【解决方案1】：

正如@micka 在 cmets 中指出的那样，在校准相机并消除图像失真后，我可以继续使用estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify 输出的新相机矩阵 K。这回答了我之前的 2 个问题。

【讨论】：

无论您将newCameraMatrix 参数设置为initUndistortRectifyMap，都将是未失真图像的K。如果将此参数留空，则主点可能与您想要的不同。