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個(gè)人介紹

大家好，我是潘大強(qiáng)。

目前博士畢業(yè)4年，主要從事智能安防行業(yè)。

之前也分享過(guò)AI從業(yè)的一些心得，個(gè)人介紹鏈接。

應(yīng)大白的邀請(qǐng)，從AI從業(yè)者的角度，分享工作中遇到的一些經(jīng)驗(yàn)。

之前在江大白的群里，看到有同學(xué)提問(wèn)“魚(yú)眼相機(jī)標(biāo)定”的問(wèn)題。

對(duì)于魚(yú)眼相機(jī)的標(biāo)定和矯正，網(wǎng)上已經(jīng)有很多理論文章，但是落實(shí)到代碼層面的并不多，而且大部分代碼都是C++實(shí)現(xiàn)。

但是做AI的同學(xué)，大多數(shù)都是用python語(yǔ)言，所以本次分享，我用python語(yǔ)言（只依賴opencv-python包和numpy包），把之前做的魚(yú)眼矯正和變形的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，以實(shí)踐為目的，一步步分享給大家。

首先我們來(lái)了解一下魚(yú)眼相機(jī)，和平時(shí)普通相機(jī)拍攝出的效果不同，魚(yú)眼相機(jī)通常固定在空間頂部，所以拍攝出的視角是這樣的：

大家可以看到，魚(yú)眼圖像類似于把很大角度范圍內(nèi)的光線，進(jìn)行「壓縮」和「扭曲」，將圖像壓進(jìn)一個(gè)相對(duì)較小的空間內(nèi)。

魚(yú)眼相機(jī)采用的是魚(yú)眼鏡頭，它的前鏡組具有一個(gè)極凸的鏡片表面，外形上看起來(lái)讓人聯(lián)想到魚(yú)的眼睛，這就是“魚(yú)眼”的由來(lái)。

那么在智能安防行業(yè)中，魚(yú)眼相機(jī)可以做哪些應(yīng)用呢？

最常見(jiàn)的，還是做目標(biāo)追蹤以及客流統(tǒng)計(jì)。

在目標(biāo)追蹤任務(wù)中，通常的球機(jī)或者槍機(jī)方案，無(wú)法避免人群遮擋的問(wèn)題，從而導(dǎo)致較高的ID Swich，造成追蹤不穩(wěn)定。

但是魚(yú)眼相機(jī)的頂視角安裝方式，天然緩解了人群遮擋的問(wèn)題。

在客流統(tǒng)計(jì)任務(wù)中，魚(yú)眼相機(jī)利用視野大的優(yōu)勢(shì)，在同一空間中，可以頂X個(gè)槍機(jī)。

當(dāng)然除了降低硬件成本，還能避免多相機(jī)檢測(cè)導(dǎo)致的區(qū)域人數(shù)去重。

了解了魚(yú)眼相機(jī)的原理和優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際項(xiàng)目中，我們會(huì)對(duì)魚(yú)眼圖像進(jìn)行矯正和變形，作為最終應(yīng)用的前置任務(wù)。

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魚(yú)眼相機(jī)的畸變校正

下面就進(jìn)行了今天的正題：如何對(duì)相機(jī)做矯正變形？

無(wú)論是單目相機(jī)還是雙目相機(jī)，拍攝的圖像都會(huì)存在畸變。

它們和魚(yú)眼相機(jī)的畸變矯正原理也是一樣的：核心是求解一個(gè)“好”的重映射矩陣（remap matrix）。

從而將原圖中的部分像素點(diǎn)（或插值點(diǎn)）進(jìn)行重新排列，“拼”成一張矩形圖。

“好”是跟最終需求掛鉤的，不同任務(wù)往往采用不同的矯正/變形方案。

比如：

（1）單目相機(jī)的畸變矯正

對(duì)于單目相機(jī)，為了得到相機(jī)像素坐標(biāo)系和三維世界坐標(biāo)系的對(duì)應(yīng)關(guān)系，我們需要對(duì)相機(jī)的桶形畸變和枕形畸變進(jìn)行矯正。

（2）雙目相機(jī)的畸變矯正

而對(duì)于雙目相機(jī)，為了做極線對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)深度估計(jì)。

我們需要將兩個(gè)相機(jī)，輸出變換到同一個(gè)坐標(biāo)系下。

張正友老師的棋盤(pán)標(biāo)定法，通過(guò)標(biāo)志物的位置坐標(biāo)，估計(jì)出相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)和畸變系數(shù)，從而計(jì)算出remap matrix。該方法是目前上述兩類相機(jī)，矯正效果最好的方法。

（3）魚(yú)眼相機(jī)的矯正變形

對(duì)于魚(yú)眼相機(jī)，本次主要分享三種方法：棋盤(pán)標(biāo)定法、橫向展開(kāi)法、經(jīng)緯度法。

下面我們先來(lái)看一下各種方法的矯正效果。

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魚(yú)眼相機(jī)的三種矯正方法

下圖是某款魚(yú)眼相機(jī)的采集圖像，而真正有效的監(jiān)控區(qū)域，是內(nèi)部的圓形區(qū)域。

（1）棋盤(pán)標(biāo)定法

棋盤(pán)矯正法的目的，是將魚(yú)眼圖“天生”的桶形畸變進(jìn)行矯正。

具體效果類似于“用手對(duì)著圓形中心做擠壓，把它壓平”，使得真實(shí)世界中的直線，在矯正后依然是直線。

采用棋盤(pán)標(biāo)定法進(jìn)行矯正后：

我們發(fā)現(xiàn)：

① 現(xiàn)實(shí)世界中的直線，在魚(yú)眼圖中發(fā)生了扭曲（如魚(yú)眼圖中的藍(lán)色和綠色曲線），矯正后變成了直線（如正方形圖中的藍(lán)色和綠色直線）;

② 矯正圖只占據(jù)了魚(yú)眼圖中間的一部分（如魚(yú)眼圖中的紅色曲線）。

從這個(gè)矯正效果中，可以看出：棋盤(pán)標(biāo)定法的缺點(diǎn)，是靠近圓周（外圍區(qū)域）的區(qū)域，會(huì)被拉伸的很?chē)?yán)重，視覺(jué)效果變差。

所以一般會(huì)進(jìn)行切除，導(dǎo)致矯正后的圖片只保留了原圖的中間區(qū)域。

基于以上特點(diǎn)，在實(shí)際使用中，我會(huì)把棋盤(pán)標(biāo)定法，作為簡(jiǎn)單測(cè)量的前置任務(wù)（矯正圖中的兩點(diǎn)距離和真實(shí)世界中的兩點(diǎn)距離，存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系）。

也可以作為魚(yú)眼圖像拼接的前置任務(wù)（真實(shí)世界中的三點(diǎn)共線，在拼接圖中依然共線）。

（2）橫向展開(kāi)法

橫向展開(kāi)法，主要是利用魚(yú)眼相機(jī)的大FOV和俯視拍攝的特點(diǎn)，來(lái)進(jìn)行變形。

比如我們把上圖中的紅點(diǎn)，想象成一個(gè)觀察者，當(dāng)他身體旋轉(zhuǎn)360度，看到的什么樣的畫(huà)面呢？

上圖是經(jīng)過(guò)橫向展開(kāi)法，變形后的畫(huà)面。

可以看到，從原先的俯視視角變?yōu)榱苏曇暯恰?/p>

因此可以根據(jù)區(qū)域功能，進(jìn)行切片，再用普通視角的檢測(cè)模型，做后續(xù)任務(wù)。

但是缺點(diǎn)也一目了然，比如展開(kāi)圖的左右兩側(cè)，在真實(shí)世界中應(yīng)該是連通的。

所以當(dāng)有目標(biāo)在魚(yú)眼圖中穿過(guò)分界線時(shí)，在展開(kāi)圖中該目標(biāo)會(huì)從左側(cè)消失，右側(cè)出現(xiàn)（或者倒過(guò)來(lái)），看起來(lái)不是很自然。

基于以上特點(diǎn)，在實(shí)際使用中，我會(huì)利用魚(yú)眼相機(jī)，覆蓋面積大的特點(diǎn)（比如3米層高的情況下，至少覆蓋100平米），在“某些場(chǎng)景”中取代槍機(jī)或半球機(jī)，畫(huà)面展開(kāi)后用正常的檢測(cè)器去完成后續(xù)任務(wù)。

這里還要補(bǔ)充兩點(diǎn)：

① COCO數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的人體檢測(cè)器，在魚(yú)眼圖中直接使用是不會(huì)work的;

② 與棋盤(pán)標(biāo)定法不同，橫向展開(kāi)不會(huì)損失像素，所以展開(kāi)圖也可以再remap回魚(yú)眼原圖。

（3）經(jīng)緯度法

經(jīng)緯度法主要分為兩個(gè)方面：

① 經(jīng)度

下圖是魚(yú)眼圖沿著經(jīng)度對(duì)齊矯正后的畫(huà)面。

該方法與棋盤(pán)矯正法相比，沒(méi)有像素?fù)p失，也不需要標(biāo)定（人為設(shè)計(jì)規(guī)則求解remap matrix）。

但是缺點(diǎn)也很明顯，它只對(duì)豎直方向（圖中的藍(lán)色線和綠色線）進(jìn)行了矯正，而水平方向（紅色線）依然是扭曲的。

② 緯度

下圖是魚(yú)眼圖沿著緯度對(duì)齊矯正后的畫(huà)面。

可以看到，只對(duì)水平方向（圖中的藍(lán)色線和綠色線）進(jìn)行了矯正，而豎直方向（紅色線）依然是扭曲的。

基于以上特點(diǎn)，在實(shí)際落地中，我沒(méi)有采用經(jīng)緯度矯正法。

更多的是在學(xué)習(xí)和研究階段，把它當(dāng)作設(shè)計(jì)和計(jì)算remap matrix的一個(gè)作業(yè)。

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三種矯正方法的代碼實(shí)現(xiàn)

了解上面三種矯正效果的原理，下面我們?cè)賮?lái)看一下具體的算法實(shí)現(xiàn)。

無(wú)論采用以上哪種方法，最核心的部分是求解remap matrix，具體到之后的代碼中就是mapx和mapy兩個(gè)變量。

它們反映了矯正圖中的像素坐標(biāo)和原始圖像素坐標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

如果我們把原圖記為image， mapx和mapy表示以上三種方法求出的不同的映射矩陣，那么通過(guò)原圖和映射矩陣，就可以得到矯正/變形后的圖像，記為image_remap。

其中 mapx和mapy 的shape都是 ( image_remap.shape[0], image_remap.shape[1] )。

且“mapx[i, j]=m 和 mapy[i, j]=n” 表示 “image_remap的第i行、第j列的像素值，等于image的第n行、第m列的像素”，其中m, n允許是非整數(shù) 。

下面我針對(duì)以上三種方法，依次貼出代碼實(shí)現(xiàn)和流程解釋。

（1）棋盤(pán)標(biāo)定法

① 載入依賴包，和計(jì)算相關(guān)的只有opencv-python和numpy，我用的opencv版本是3.4.2.16, 初次使用建議改成該版本。

② 設(shè)置超參數(shù)，主要是 CHECKERBOARD, 保證輸入大小和你的棋盤(pán)大小是一致的。

以我的案例圖為例，黑白方塊共有 7*10 個(gè)，所以棋盤(pán)的內(nèi)點(diǎn)數(shù)量是 w=7-1=6, h=10-1=9。

③ 按照張正友標(biāo)定法的流程，對(duì)拍攝的各種姿態(tài)棋盤(pán)圖，進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)和亞像素提取。

拍攝數(shù)量一般在50～80之間，保證棋盤(pán)的寬高可以占整個(gè)畫(huà)面1/4以上。

上述代碼會(huì)將提取的棋盤(pán)點(diǎn)，繪制在原圖中并做保存，我們可以肉眼檢測(cè)一遍，將提取有誤的圖片從庫(kù)中剔除。

④ 根據(jù)提取的棋盤(pán)點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算相機(jī)參數(shù)和畸變參數(shù)。

ret表示擬合誤差，如果ret很大，說(shuō)明在第③步中檢測(cè)的棋盤(pán)點(diǎn)不準(zhǔn)確，可以回去再檢查下（比如ret>5）。

K和D分別是相機(jī)內(nèi)參和畸變參數(shù)，之后會(huì)用到。rvecs和tvecs是相機(jī)外參。

⑤ 根據(jù)相機(jī)內(nèi)參和畸變參數(shù)求解remap matrix，并做保存。

至此，“訓(xùn)練”階段結(jié)束。只要相機(jī)不變，這組remap matrix可以重復(fù)使用。

⑥ 加載remap matrix，對(duì)輸入的魚(yú)眼圖片進(jìn)行remap矯正。

我們來(lái)看一下棋盤(pán)矯正的效果圖，比如原圖是：

經(jīng)過(guò)上面棋盤(pán)標(biāo)定法的代碼，矯正后的圖片為：

（2）橫向展開(kāi)法

① 橫向展開(kāi)法需要對(duì)魚(yú)眼圖片，先crop出圓形有效區(qū)域，再做橫向展開(kāi)。

比如原始圖像：

我寫(xiě)了個(gè)簡(jiǎn)單的提取函數(shù)get_useful_area，剔除多余黑邊。代碼為：

這樣操作后，可以更好的得到有效區(qū)域：

當(dāng)然在實(shí)際落地時(shí)，相機(jī)型號(hào)一旦確定，完全可以手動(dòng)找到合適的參數(shù)，切去“黑邊”。

② 求解remap matrix并保存。

至此，“訓(xùn)練”階段結(jié)束。同樣只要相機(jī)不變，這組remap matrix可以重復(fù)使用。

③ 加載remap matrix，對(duì)輸入的魚(yú)眼圖片，進(jìn)行有效區(qū)域提取和remap變形。

再來(lái)看一下橫向展開(kāi)法的效果圖，比如原圖為：

使用上面的橫向展開(kāi)法代碼展開(kāi)后，效果為：

（3）經(jīng)緯度法

經(jīng)緯度法也不需要做相機(jī)標(biāo)定，所以方法流程和橫向展開(kāi)法一樣，只是remap matrix的計(jì)算公式不同。

① 經(jīng)度矯正法

經(jīng)度矯正的代碼：

經(jīng)度矯正的效果：

② 緯度矯正法

緯度矯正的代碼：

緯度矯正的效果：

以上就是本次關(guān)于魚(yú)眼相機(jī)的畸變與矯正的分享，希望對(duì)大家工作和學(xué)習(xí)有幫助。

大家如果有相關(guān)問(wèn)題想了解的，也可以進(jìn)行提問(wèn)，我來(lái)給大家解答。

PS：本次分享內(nèi)容中的相關(guān)圖片和完整代碼，點(diǎn)擊“閱讀原文”進(jìn)行獲取。

互動(dòng)問(wèn)答1

Q：想問(wèn)下，魚(yú)眼相機(jī)和平時(shí)常用的槍機(jī)，在不同的項(xiàng)目任務(wù)中，如何更好的選擇？

A：看任務(wù)需求吧，如果是室內(nèi)場(chǎng)景，并且只是統(tǒng)計(jì)人數(shù)或者目標(biāo)追蹤，可以考慮用魚(yú)眼相機(jī)。

但是如果要提取目標(biāo)的屬性特征，比如做人臉識(shí)別，ReID，口罩識(shí)別等，還是得用槍機(jī)。

互動(dòng)問(wèn)答2

Q：在前面魚(yú)眼相機(jī)的校正中，有三種方式，經(jīng)緯度法不太推薦。那么針對(duì)剩下的兩種，棋盤(pán)標(biāo)定法和橫向展開(kāi)法，實(shí)際應(yīng)用中，更傾向于哪一種呢？

A：這個(gè)要看需求的吧，剛才分享時(shí)也提到了。棋盤(pán)標(biāo)定是真正做到了去畸變，所以適合作為測(cè)量和拼接的前置任務(wù)。

對(duì)于橫向展開(kāi)法的用處，我就看到一種：如果要對(duì)魚(yú)眼圖像做目標(biāo)檢測(cè)，但是之前的檢測(cè)器都是正常正視視角的，那可以考慮把魚(yú)眼圖橫向展開(kāi)切片后，再上檢測(cè)器。我找下圖。

正中間的魚(yú)眼圖，我用頭肩檢測(cè)器去推理時(shí)，沒(méi)有檢到任何目標(biāo)。然后我把它橫向展開(kāi)后，按區(qū)域切成4塊，再用頭肩檢測(cè)器逐一推理，是可以檢測(cè)到目標(biāo)的（圖中的藍(lán)色框）。

互動(dòng)問(wèn)答3

Q：你剛才說(shuō)要橫向展開(kāi)后再做檢測(cè)，是因?yàn)橹苯訉?duì)魚(yú)眼圖像做目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，效果不好嗎？

A：不是的。

去年有一篇關(guān)于魚(yú)眼相機(jī)的目標(biāo)檢測(cè)論文：

RAPiD: Rotation-Aware People Detection in Overhead Fisheye Images

它提供了魚(yú)眼相機(jī)下的人體檢測(cè)方案，用旋轉(zhuǎn)矩形框代替了正矩形框。是基于YOLOv3改的，增加了對(duì)框的旋轉(zhuǎn)角的regression head。效果如下：

代碼和數(shù)據(jù)：http://vip.bu.edu/projects/vsns/cossy/fisheye/rapid/

但當(dāng)時(shí)在私有數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練時(shí)，遇到兩個(gè)問(wèn)題：（1）推理時(shí)，即使靜止的目標(biāo)，他的檢測(cè)框的旋轉(zhuǎn)角抖動(dòng)依然很大 （2）與正的矩形框相比，旋轉(zhuǎn)框的標(biāo)定更耗時(shí)。

后來(lái)，我就直接用正矩形框?qū)︻^肩進(jìn)行標(biāo)注和訓(xùn)練了，效果也不錯(cuò)。

互動(dòng)問(wèn)答4

Q：那對(duì)魚(yú)眼圖像進(jìn)行棋盤(pán)矯正后，再目標(biāo)檢測(cè)，效果如何啊？

A：如果采用棋盤(pán)矯正，會(huì)把地面上的人體進(jìn)行拉伸，且越到周?chē)煸絿?yán)重，所以不推薦用棋盤(pán)矯正做目標(biāo)檢測(cè)，我找下圖。

矯正后，身體明顯被拉長(zhǎng)了。

互動(dòng)問(wèn)答5

Q：明白了，那我想在魚(yú)眼相機(jī)中直接做目標(biāo)檢測(cè)，有什么好的訓(xùn)練trick嗎？

A：這個(gè)有整理過(guò)。

① 不要選擇“人體”這種長(zhǎng)條形物體作為標(biāo)定目標(biāo)。因?yàn)殚L(zhǎng)條形物體旋轉(zhuǎn)后，再用正的矩形框標(biāo)定時(shí)，相鄰框之間很容易產(chǎn)生大的overlap，并且框內(nèi)有冗余信息。所以選擇人頭（偏圓形）或者頭肩（偏正方形）。

② 標(biāo)定時(shí)，太遠(yuǎn)的目標(biāo)可以不標(biāo)，或者mask掉。目的是減少誤檢。

③ 數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，可以先去掉多余黑邊。

④ 數(shù)據(jù)增強(qiáng)時(shí)，可以添加360度任意角旋轉(zhuǎn)。在數(shù)據(jù)量不大時(shí)，可以有效緩解過(guò)擬合。

⑤ 魚(yú)眼相機(jī)本身都是2K以上的分辨率，所以模型訓(xùn)練推理都可以適當(dāng)調(diào)大輸入的尺寸。比如640甚至960.

互動(dòng)問(wèn)答6

Q：看完分享，感覺(jué)對(duì)于每張魚(yú)眼圖像都需要矯正或變形，這樣操作的話，對(duì)于圖像處理會(huì)不會(huì)開(kāi)銷(xiāo)很大？

A：剛才代碼中也看到了，推理時(shí)就一個(gè)remap操作，我測(cè)試過(guò)用python的cv2.remap處理2K大小魚(yú)眼圖，速度在300FPS，如果有專門(mén)的工程人員在CUDA上實(shí)現(xiàn)的話，1000FPS都沒(méi)問(wèn)題吧。

互動(dòng)問(wèn)答7

Q：如果想購(gòu)買(mǎi)魚(yú)眼相機(jī)嘗試的話，價(jià)格貴嗎？：

A：海康大華宇視都有，像我用的就是500多塊的海康相機(jī)，1.16mm的焦距。

互動(dòng)問(wèn)答8

Q：針對(duì)之前的分享，有一個(gè)問(wèn)題，代碼實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，opencv必須要用特定的版本嗎？因?yàn)橐呀?jīng)裝了其他版本的opencv了，是否也適用呢？

A：版本不同，cv2的內(nèi)置函數(shù)的輸入輸出的dtype或者格式可能會(huì)不同。所以最好跟我代碼中的統(tǒng)一，否則報(bào)錯(cuò)了你得一步步去debug。我現(xiàn)在主要用3.4.2和4.5.2。

互動(dòng)問(wèn)答9

Q：常規(guī)做法是魚(yú)眼相機(jī)展開(kāi)再做檢測(cè)和track來(lái)進(jìn)行人流量統(tǒng)計(jì)吧？

A：看檢測(cè)器吧。如果頂視角的檢測(cè)器效果不理想，那可以先展開(kāi)，再用正視角的檢測(cè)器去做，畢竟正視角的數(shù)據(jù)集更多

互動(dòng)問(wèn)答10

Q：球形的這種畫(huà)面下的目標(biāo)追蹤跟槍機(jī)下的是不是也不太一樣，原來(lái)的deepsort追蹤算法能直接用嗎？還是有別的trick在里面？

A：會(huì)有些不同。比如槍機(jī)下的SORT會(huì)把框的x,y,w,h都做Kalman濾波。魚(yú)眼下，我會(huì)去掉w,h,而考慮半徑r

ReID 的feature已經(jīng)不明顯了，而且用魚(yú)眼的優(yōu)勢(shì)就是減少遮擋，所以不會(huì)用“Deep”。

互動(dòng)問(wèn)答11

Q：還有一個(gè)疑問(wèn)，我看你用的魚(yú)眼相機(jī)的焦慮是1.16mm，不是說(shuō)焦慮越小觀測(cè)的目標(biāo)會(huì)越近么？車(chē)載前視的大概6mm焦慮，能看15米左右吧，魚(yú)眼是想看更大范圍的，為啥選這么小的焦慮呢，還是說(shuō)魚(yú)眼相機(jī)的特性就是和平常的相機(jī)不一樣？

A：焦距越小，F(xiàn)OV越大吧，視野越開(kāi)闊。

比如單反相機(jī)大炮筒長(zhǎng)焦200以上的，所謂拍鳥(niǎo)利器，視野窄拍的遠(yuǎn)。

互動(dòng)問(wèn)答12

Q：主機(jī)廠在車(chē)上前裝的環(huán)視相機(jī)也是魚(yú)眼相機(jī)，那么在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)時(shí)，應(yīng)該以原始畸變圖直接作為訓(xùn)練集還是應(yīng)該先去畸變?cè)儆?xùn)練？

A：① 肯定不推薦用棋盤(pán)標(biāo)定法去畸變?cè)倌繕?biāo)檢測(cè)，因?yàn)檫@種矯正方式會(huì)把 “和相機(jī)平面不平行”的物體進(jìn)行拉伸，比如下圖中的人體。

原圖：

矯正圖：

可以看到，矯正后，身體明顯被拉長(zhǎng)了。

而且這種拉伸程度越到周?chē)絽柡Γ斐闪伺で炊焕跈z測(cè)。

② 如果你的原有檢測(cè)器只是針對(duì)傳統(tǒng)正視視角圖片（比如COCO）訓(xùn)練的，那么在魚(yú)眼圖這種俯視視角一般不會(huì)work。

所以有個(gè)辦法就是用橫向展開(kāi)法，展開(kāi)后用常規(guī)視角的檢測(cè)器去做。

③ 當(dāng)然，如果你已經(jīng)積累了大量魚(yú)眼視角下的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，那么直接去做目標(biāo)檢測(cè)也是OK的。我在前面也分享了幾個(gè)trick，可以參考，就是針對(duì)不做畸變矯正直接檢測(cè)的case。

互動(dòng)問(wèn)答13

Q：經(jīng)緯度矯正可以一起用嗎？

A：可以一起用，我實(shí)驗(yàn)過(guò)，出來(lái)的效果會(huì)跟棋盤(pán)矯正相似，就是圓周的區(qū)域會(huì)被拉伸的很扭曲。中間區(qū)域沒(méi)有棋盤(pán)矯正好，所以我沒(méi)采用。

互動(dòng)問(wèn)答14

Q：這個(gè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)貼圖放到魚(yú)眼圖中是要做反向計(jì)算嗎？比如之前已經(jīng)計(jì)算一個(gè)remap matrix。

A：可以的。我也有代碼實(shí)現(xiàn)，之后讓大白整理后，一起放出來(lái)。

總結(jié)

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