Python 2.7/OpenCV 3.3: cv2.initUndistortRectifyMap 错误。不显示未失真的校正图像
Python 2.7/OpenCV 3.3: Error in cv2.initUndistortRectifyMap . Not showing undistort rectified images
我想扭曲和矫正我的立体图像。为此,我在 Python 2.7 中使用了 Opencv 3.3。我使用的代码是:
import cv2
import numpy as np
cameraMatrixL = np.load('mtx_left.npy')
distCoeffsL = np.load('dist_left.npy')
cameraMatrixR = np.load('mtx_right.npy')
distCoeffsR = np.load('dist_right.npy')
R = np.load('R.npy')
T = np.load('T.npy')
imgleft = cv2.imread('D:\python\camera calibration and 3d const\left\left60.png',0)
imgright = cv2.imread('D:\python\camera calibration and 3d const\Right/right60.png',0)
R1,R2,P1,P2,Q,validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(cameraMatrixL,distCoeffsL,cameraMatrixR,distCoeffsR,(640,480),R,T,alpha=1)
print Q
# distort images
undistort_map1, rectify_map1 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraMatrixL, distCoeffsR, R1, P1, (640,480), cv2.CV_16SC2)
undistort_map2, rectify_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraMatrixR, distCoeffsR, R2, P2, (640,480), cv2.CV_16SC2)
undistor_output1 = cv2.remap(imgleft, undistort_map1, rectify_map1, cv2.INTER_LINEAR)
undistor_output2 = cv2.remap(imgright, undistort_map2, rectify_map2, cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('undistor_output1',undistor_output1)
cv2.imshow('undistor_output2',undistor_output2)
while (True):
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
我单独校准了我的相机,然后将这些获得的矩阵用于 cv2.stereoRectify
以获得我在 cv2.initUndistortRectifyMap
中使用的 R1,R2,P1,P2,Q
矩阵。但是我没有正确地得到不失真的图像。
它看起来像这样:
我的矩阵是:
Q
[[ 1.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 -3.23097469e+02]
[ 0.00000000e+00 1.00000000e+00 0.00000000e+00 -2.40008609e+02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 -7.47885268e+00]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 -1.53249612e-02 0.00000000e+00]]
cameraMartix Left
[[ 807.24668269 0. 326.78961645]
[ 0. 620.70299534 259.9187458 ]
[ 0. 0. 1. ]]
camearMatrix Right
[[ 567.37537971 0. 278.76995505]
[ 0. 558.21417195 216.22972643]
[ 0. 0. 1. ]]
Rotation
[[ 0.99973813 -0.02260904 0.00353613]
[ 0.02269951 0.99934817 -0.02807079]
[-0.00289917 0.0281437 0.99959968]]
Tranlation
[[-93.46968934]
[ -1.48741179]
[ 24.98692133]]
我看了很多答案都没有解决我的问题。
*
cv2.remap creates nothing
using initUndistortRectifyMap to undistort image points
opencv cv2.remap creates strange images*
这个问题的解决方案是什么?
谢谢。
在尝试了很多事情之后,我找到了解决这个特定问题的方法。比较了用PythonOpenCV和Matlab得到的相机旋转矩阵和畸变矩阵,我发现用Python和Matlab得到的矩阵有很大的不同。因此,我再次校准我的相机并使用 Python 和 OpenCV 进行立体校准。下图显示了旧矩阵(从 Python 获得)和新矩阵(使用 Python 再次校准后获得)之间的差异。
在这张图中,我们可以看到旧案例的左右摄像头畸变系数矩阵之间存在很大差异(dist coeff. right old and left old)
与新案例的左右摄像头畸变系数矩阵相比dist coeff. right old and left old)
=12=]。对于右相机,旧系数分别为 83.85 和 -19.18,分别为 0.78 和 -0.61。同样,对于左相机,旧系数分别为 123.7 和 -1641.4,分别为 -0.38 和 0.73。此外,第一个元素 (1, 1) 旧的左摄像头矩阵是 807.24,与右摄像头的旧矩阵相比有很大不同。新的左摄像头矩阵的元素值为 552.41,我认为这是正确的。当我使用所有这些新矩阵并将我的 alpha 值更改为 0 时(alpha = 0)
我得到了以下结果。
对于stereoCalbirate
,我使用了以下输入
retVal, cm1, dc1, cm2, dc2, r, t, e, f = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpointsL, imgpointsR, cm1, dc1, cm2, dc2, (640, 480), None, None, cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC, criteria)
其中 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
我想扭曲和矫正我的立体图像。为此,我在 Python 2.7 中使用了 Opencv 3.3。我使用的代码是:
import cv2
import numpy as np
cameraMatrixL = np.load('mtx_left.npy')
distCoeffsL = np.load('dist_left.npy')
cameraMatrixR = np.load('mtx_right.npy')
distCoeffsR = np.load('dist_right.npy')
R = np.load('R.npy')
T = np.load('T.npy')
imgleft = cv2.imread('D:\python\camera calibration and 3d const\left\left60.png',0)
imgright = cv2.imread('D:\python\camera calibration and 3d const\Right/right60.png',0)
R1,R2,P1,P2,Q,validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(cameraMatrixL,distCoeffsL,cameraMatrixR,distCoeffsR,(640,480),R,T,alpha=1)
print Q
# distort images
undistort_map1, rectify_map1 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraMatrixL, distCoeffsR, R1, P1, (640,480), cv2.CV_16SC2)
undistort_map2, rectify_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraMatrixR, distCoeffsR, R2, P2, (640,480), cv2.CV_16SC2)
undistor_output1 = cv2.remap(imgleft, undistort_map1, rectify_map1, cv2.INTER_LINEAR)
undistor_output2 = cv2.remap(imgright, undistort_map2, rectify_map2, cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('undistor_output1',undistor_output1)
cv2.imshow('undistor_output2',undistor_output2)
while (True):
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
我单独校准了我的相机,然后将这些获得的矩阵用于 cv2.stereoRectify
以获得我在 cv2.initUndistortRectifyMap
中使用的 R1,R2,P1,P2,Q
矩阵。但是我没有正确地得到不失真的图像。
它看起来像这样:
Q
[[ 1.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 -3.23097469e+02]
[ 0.00000000e+00 1.00000000e+00 0.00000000e+00 -2.40008609e+02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 -7.47885268e+00]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 -1.53249612e-02 0.00000000e+00]]
cameraMartix Left
[[ 807.24668269 0. 326.78961645]
[ 0. 620.70299534 259.9187458 ]
[ 0. 0. 1. ]]
camearMatrix Right
[[ 567.37537971 0. 278.76995505]
[ 0. 558.21417195 216.22972643]
[ 0. 0. 1. ]]
Rotation
[[ 0.99973813 -0.02260904 0.00353613]
[ 0.02269951 0.99934817 -0.02807079]
[-0.00289917 0.0281437 0.99959968]]
Tranlation
[[-93.46968934]
[ -1.48741179]
[ 24.98692133]]
我看了很多答案都没有解决我的问题。
*
cv2.remap creates nothing
using initUndistortRectifyMap to undistort image points
opencv cv2.remap creates strange images*
这个问题的解决方案是什么?
谢谢。
在尝试了很多事情之后,我找到了解决这个特定问题的方法。比较了用PythonOpenCV和Matlab得到的相机旋转矩阵和畸变矩阵,我发现用Python和Matlab得到的矩阵有很大的不同。因此,我再次校准我的相机并使用 Python 和 OpenCV 进行立体校准。下图显示了旧矩阵(从 Python 获得)和新矩阵(使用 Python 再次校准后获得)之间的差异。
在这张图中,我们可以看到旧案例的左右摄像头畸变系数矩阵之间存在很大差异(dist coeff. right old and left old)
与新案例的左右摄像头畸变系数矩阵相比dist coeff. right old and left old)
=12=]。对于右相机,旧系数分别为 83.85 和 -19.18,分别为 0.78 和 -0.61。同样,对于左相机,旧系数分别为 123.7 和 -1641.4,分别为 -0.38 和 0.73。此外,第一个元素 (1, 1) 旧的左摄像头矩阵是 807.24,与右摄像头的旧矩阵相比有很大不同。新的左摄像头矩阵的元素值为 552.41,我认为这是正确的。当我使用所有这些新矩阵并将我的 alpha 值更改为 0 时(alpha = 0)
我得到了以下结果。
对于stereoCalbirate
,我使用了以下输入
retVal, cm1, dc1, cm2, dc2, r, t, e, f = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpointsL, imgpointsR, cm1, dc1, cm2, dc2, (640, 480), None, None, cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC, criteria)
其中 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)