魚眼レンズの補正
はじめに
研究で使用しているドローンが魚眼レンズなため、取得した画像を補正する必要が出てきた。
参照[1]から一般的な補正は、rectilinear補正らしく、opencvでできるみたいなので触ってみた。
環境構築
pythonのopencvモジュールcv2には魚眼レンズのキャリブレーションモジュールがない
そのため、opencv c++の環境を構築する。
でも
opencv3系でやってる人がいたのでやっぱりそっちでやった。参照[4]
キャリブレーションに必要なチェッカー柄をA4でコピー。
魚眼カメラで様々な角度からチェッカー柄を撮影する（20枚程度）。
実行
calibration.py
import cv2
# assert cv2.__version__[0] == '3', 'The fisheye module requires opencv version >= 3.0.0'
import numpy as np
import os
import glob
CHECKERBOARD = (6,9)
print(CHECKERBOARD)
subpix_criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.1)
calibration_flags = cv2.fisheye.CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC+cv2.fisheye.CALIB_CHECK_COND+cv2.fisheye.CALIB_FIX_SKEW
objp = np.zeros((1, CHECKERBOARD[0]*CHECKERBOARD[1], 3), np.float32)
objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:CHECKERBOARD[0], 0:CHECKERBOARD[1]].T.reshape(-1, 2)
_img_shape = None
objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
images = glob.glob('source/*.jpg')
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
if _img_shape == None:
_img_shape = img.shape[:2]
else:
assert _img_shape == img.shape[:2], "All images must share the same size."
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Find the chess board corners
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK+cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)
# If found, add object points, image points (after refining them)
if ret == True:
objpoints.append(objp)
cv2.cornerSubPix(gray,corners,(3,3),(-1,-1),subpix_criteria)
imgpoints.append(corners)
print('img end')
N_OK = len(objpoints)
K = np.zeros((3, 3))
D = np.zeros((4, 1))
rvecs = [np.zeros((1, 1, 3), dtype=np.float64) for i in range(N_OK)]
tvecs = [np.zeros((1, 1, 3), dtype=np.float64) for i in range(N_OK)]
rms, _, _, _, _ = \
cv2.fisheye.calibrate(
objpoints,
imgpoints,
gray.shape[::-1],
K,
D,
rvecs,
tvecs,
calibration_flags,
(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 1e-6)
)
print("Found " + str(N_OK) + " valid images for calibration")
print("DIM=" + str(_img_shape[::-1]))
print("K=np.array(" + str(K.tolist()) + ")")
print("D=np.array(" + str(D.tolist()) + ")")
実行すると3つのパラメータが出力される。
DIM：画角
K：半径方向の歪み係数
D：円周方向の歪み係数
undistort.py
import numpy as np
import cv2
import sys
import os
# You should replace these 3 lines with the output in calibration step
DIM=##
K=##
D=##
def undistort(img_path):
img = cv2.imread(img_path)
h,w = img.shape[:2]
map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), K, DIM, cv2.CV_16SC2)
undistorted_img = cv2.remap(img, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)
# cv2.imshow("undistorted", undistorted_img)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('out_' + os.path.basename(img_path), undistorted_img)
if __name__ == '__main__':
for p in sys.argv[1:]:
undistort(p)
実行例
