最近在看張正友標定和畸變校正的的Opencv源代碼， 求出畸變系數后利用initundistortrectifymap()函式和remap()函式進行畸變校正。但是有一點不明白的就是，在initundistortrectifymap()函式中，是先將影像坐標(u, v)轉換攝像機坐標系，再到世界坐標（X, Y, Z），然后在轉換到攝像機坐標系(x', y', 1)，在攝像機坐標系中利用畸變校正模型得到去畸變后的坐標(x'', y'', 1)，然后再轉換到影像坐標系(u', v')，這是什么原理呢？求大神指導，如果能夠詳細的解釋整個程序，更是感激不盡！！
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樓主所說的東西，我沒看過。不過，我一般用undistort 這個函式，進行校正影像。
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Opencv檔案里說undistort()函式就是initundistortrectifymap()函式和remap()函式的簡單組合。我就是最近在看opencv原始碼，關于畸變校正的步驟不太明白。uj5u.com熱心網友回復：
這是opencv2.4.9中關于initundistortrectifymap()函式的說明，我看了好蒙。。。
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undistort是我說的兩個函式的組合，大俠有興趣了互相探討一下。
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2625812497 這是我扣扣號，，不過，我是用的比較多，，，原理什么的弄明白的少
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可以多參考點關于畸變的文獻，弄懂那幾個坐標系間的關系就行。對于畸變模型中所用的是影像坐標，但是直接從影像中提取的是像素左邊，所以要先轉化。轉化后可以用實際提取到的影像坐標的畸變模型來表示理想坐標uj5u.com熱心網友回復：
http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Cv%E7%85%A7%E7%9B%B8%E6%9C%BA%E5%AE%9A%E6%A0%87%E5%92%8C%E4%B8%89%E7%BB%B4%E9%87%8D%E5%BB%BA#.E9.92.88.E5.AD.94.E7.9B.B8.E6.9C.BA.E6.A8.A1.E5.9E.8B.E5.92.8C.E5.8F.98.E5.BD.A2uj5u.com熱心網友回復：
最近在看張正友標定和畸變校正的的Opencv源代碼， 求出畸變系數后利用initundistortrectifymap()函式和remap()函式進行畸變校正。但是有一點不明白的就是，在initundistortrectifymap()函式中，是先將影像坐標(u, v)轉換攝像機坐標系，再到世界坐標（X, Y, Z），然后在轉換到攝像機坐標系(x', y', 1)，在攝像機坐標系中利用畸變校正模型得到去畸變后的坐標(x'', y'', 1)，然后再轉換到影像坐標系(u', v')，這是什么原理呢？求大神指導，如果能夠詳細的解釋整個程序，更是感激不盡！uj5u.com熱心網友回復：
http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767感覺這個博客寫的還可以 可以參考一下uj5u.com熱心網友回復：
[quote=參考 10 樓 真的可以，貨真價實的干貨
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樓主可能認為undistort（）函式是進行畸變校正吧，但是正好相反，undistort是用來獲得重映射remap的查找表map1、2 的。所以undistort的功能是把影像從“校正后”變換到“畸變”影像。
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從式子來看，是將某一幀影像上的點(像素坐標)，轉換為起始幀的點(像素坐標)，是一個加入了內參、外參(R，t)、畸變函式的2D到2D的轉換程序
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樓主我想請教下您現在弄清楚了嗎，opencv給的說明怎么看起來像是把無畸變的影像加上畸變的程序
看了半天被繞暈了
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https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/45037239 這個解釋我看懂了uj5u.com熱心網友回復：
這個initUndistortRectifyMap函式其實是在找畸變前和畸變后的坐標映射關系，即map1和map2。整個流程為：由于從畸變前推畸變后的坐標比較容易（我不嚴謹地理解為后者類似于前者的函式值），所以，使用undistort函式（標定得到的內參和畸變系數作為輸入）由imgsize得到影像大小，遍歷元素坐標，由坐標轉化關系得到畸變后的坐標，得到映射關系，即map1和map2，然后再使用remap（map1和map2以及已經得到的畸變后地影像作為輸入），利用映射關系給畸變后地元素找畸變前地位置就得到了輸出（即畸變前地影像），不知道這么理解有沒有問題？可以參考這個博客地公式推導https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/45037239
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當然，由于坐標映射推導涉及非整數量，因此，推導得到的畸變后的坐標值有可能是非整數，因此中間會涉及插值操作（在remap函式中）。轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/112267.html
標籤：機器視覺