名前空間
namespace	cv::fisheye
	この名前空間のメソッドは、いわゆる魚眼カメラモデルを使用しています。

列挙型
enum	{ CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS = 1 << 0 , CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC = 1 << 1 , CALIB_CHECK_COND = 1 << 2 , CALIB_FIX_SKEW = 1 << 3 , CALIB_FIX_K1 = 1 << 4 , CALIB_FIX_K2 = 1 << 5 , CALIB_FIX_K3 = 1 << 6 , CALIB_FIX_K4 = 1 << 7 , CALIB_FIX_INTRINSIC = 1 << 8 , CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT = 1 << 9 , CALIB_ZERO_DISPARITY = 1 << 10 , CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH = 1 << 11 }

関数
CV_EXPORTS void	cv::fisheye::projectPoints (InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, const Affine3d &affine, InputArray K, InputArray D, double alpha=0, OutputArray jacobian=noArray())
	魚眼モデルを用いたプロジェクトポイント[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W void	cv::fisheye::projectPoints (InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray K, InputArray D, double alpha=0, OutputArray jacobian=noArray())

CV_EXPORTS_W void	cv::fisheye::distortPoints (InputArray undistorted, OutputArray distorted, InputArray K, InputArray D, double alpha=0)
	魚眼モデルを使って2次元の点を歪めます。[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W void	cv::fisheye::undistortPoints (InputArray distorted, OutputArray undistorted, InputArray K, InputArray D, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray())
	魚眼レンズを用いた2次元点の歪みの補正[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W void	cv::fisheye::initUndistortRectifyMap (InputArray K, InputArray D, InputArray R, InputArray P, const cv::Size &size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2)
	による画像変換に対して，歪み補正マップと平行化マップを計算します．remap. D が空の場合は，ゼロディストーションが利用され，R または P が空の場合は，単位行列が利用されます．[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W void	cv::fisheye::undistortImage (InputArray distorted, OutputArray undistorted, InputArray K, InputArray D, InputArray Knew=cv::noArray(), const Size &new_size=Size())
	魚眼レンズの歪みを補正するために画像を変換します。[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W void	cv::fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify (InputArray K, InputArray D, const Size &image_size, InputArray R, OutputArray P, double balance=0.0, const Size &new_size=Size(), double fov_scale=1.0)
	歪み補正や平行化のために，新しいカメラ固有の行列を推定します．[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W double	cv::fisheye::calibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, const Size &image_size, InputOutputArray K, InputOutputArray D, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags=0, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON))
	カメラのキャリブレーションを行います．[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W void	cv::fisheye::stereoRectify (InputArray K1, InputArray D1, InputArray K2, InputArray D2, const Size &imageSize, InputArray R, InputArray tvec, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray P1, OutputArray P2, OutputArray Q, int flags, const Size &newImageSize=Size(), double balance=0.0, double fov_scale=1.0)
	魚眼カメラモデルのステレオ平行化[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS_W double	cv::fisheye::stereoCalibrate (InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray K1, InputOutputArray D1, InputOutputArray K2, InputOutputArray D2, Size imageSize, OutputArray R, OutputArray T, int flags=fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON))
	ステレオキャリブレーションを行う[【詳解】（英語］

詳解

Definitions: Let P be a point in 3D of coordinates X in the world reference frame (stored in the matrix X) The coordinate vector of P in the camera reference frame is:

$Xc = R X + T$

where R is the rotation matrix corresponding to the rotation vector om: R = rodrigues(om); call x, y and z the 3 coordinates of Xc:

$x = Xc_1 \\ y = Xc_2 \\ z = Xc_3$

The pinhole projection coordinates of P is [a; b] where

$a = x / z \ and \ b = y / z \\ r^2 = a^2 + b^2 \\ \theta = atan(r)$

Fisheye distortion:

$\theta_d = \theta (1 + k_1 \theta^2 + k_2 \theta^4 + k_3 \theta^6 + k_4 \theta^8)$

The distorted point coordinates are [x'; y'] where

$x' = (\theta_d / r) a \\ y' = (\theta_d / r) b$

Finally, conversion into pixel coordinates: The final pixel coordinates vector [u; v] where:

$u = f_x (x' + \alpha y') + c_x \\ v = f_y y' + c_y$

関数詳解

◆ calibrate()

CV_EXPORTS_W double cv::fisheye::calibrate	(	InputArrayOfArrays	objectPoints,
		InputArrayOfArrays	imagePoints,
		const Size &	image_size,
		InputOutputArray	K,
		InputOutputArray	D,
		OutputArrayOfArrays	rvecs,
		OutputArrayOfArrays	tvecs,
		int	flags = `0`,
		TermCriteria	criteria = `TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON)`
	)

カメラのキャリブレーションを行います．

引数

objectPoints	キャリブレーションパターン座標空間における，キャリブレーションパターンポイントのベクトル．
imagePoints	imagePoints.size() と objectPoints.size() および imagePoints[i].size() は，各 i について objectPoints[i].size() と等しくなければならない．
image_size	画像のサイズは，カメラ固有の行列を初期化するためにのみ利用されます．
K	3x3 浮動小数点型カメラ内部行列の出力 $\cameramatrix{A}$ . fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS が指定された場合，この関数を呼び出す前に fx, fy, cx, cy の一部または全部を初期化する必要があります．
D	歪み係数の出力ベクトル $\distcoeffsfisheye$ .
rvecs	各パターンビューに対して推定された回転ベクトル（Rodrigues参照）の出力ベクトル．つまり，各k番目の回転ベクトルは，対応するk番目の並進ベクトル（次の出力パラメータの説明を参照）とともに，キャリブレーションパターンを（オブジェクトポイントが指定されている）モデル座標空間からワールド座標空間，つまり，k番目のパターンビュー（k=0...）におけるキャリブレーションパターンの実位置へと導く．M-1).
tvecs	パターンビューごとに推定された並進ベクトルの出力ベクトル．
flags	0または以下の値の組み合わせとなる異なるフラグ。 fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS cameraMatrix は，さらに最適化された有効な fx, fy, cx, cy の初期値を含みます．それ以外の場合，(cx, cy)は初期値として画像中心に設定され（imageSizeが使用されます），焦点距離は最小二乗法で計算されます． fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC 本質的な最適化の各反復の後、本質的なものが再計算されます。 fisheye::CALIB_CHECK_COND 条件番号の有効性をチェックする関数です。 fisheye::CALIB_FIX_SKEW スキュー係数(α)がゼロに設定され、ゼロのままになります。 fisheye::CALIB_FIX_K1,..., fisheye::CALIB_FIX_K4 選択されたディストーション係数がゼロに設定され、ゼロのままになります。 fisheye::CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT 主点は全体最適化の間は変更されません。中心に留まるか、fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESSが設定されているときに指定された別の場所に留まります。 fisheye::CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH 焦点距離は全体最適化の際には変更されません。焦点距離は $max(width,height)/\pi$ または提供される,fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESSにも設定されている場合は
criteria	反復最適化アルゴリズムの終了基準．

◆ distortPoints()

CV_EXPORTS_W void cv::fisheye::distortPoints	(	InputArray	undistorted,
		OutputArray	distorted,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		double	alpha = `0`
	)

魚眼モデルを使って2次元の点を歪めます。

引数

undistorted	オブジェクトポイントの配列，1xN/Nx1 2-channel (または vector<Point2f> )，ここで N はビュー内のポイント数を表します．
K	カメラ固有の行列.
D	入力歪み係数のベクトル $\distcoeffsfisheye$ .
alpha	スキュー係数．
distorted	出力は，1xN/Nx1 2チャンネルの画像点の配列，または vector<Point2f> です．

この関数は，歪んでいない点のカメラ固有の行列を，恒等式と仮定していることに注意してください．つまり，歪んでいない点を元に戻したい場合はfisheye::undistortPointsで歪んでいない点を元に戻したい場合は，それらの点に以下を掛けなければいけません $P^{-1}$ .

◆ estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify()

CV_EXPORTS_W void cv::fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify	(	InputArray	K,
		InputArray	D,
		const Size &	image_size,
		InputArray	R,
		OutputArray	P,
		double	balance = `0.0`,
		const Size &	new_size = `Size()`,
		double	fov_scale = `1.0`
	)

歪み補正や平行化のために，新しいカメラ固有の行列を推定します．

引数

K	カメラ固有の行列.
image_size	画像のサイズ
D	入力歪み係数のベクトル $\distcoeffsfisheye$ .
R	オブジェクト空間における平行化変換：3x3 1チャンネル，またはベクトル．3x1/1x3 1ch または 1x1 3ch
P	新しいカメラ固有の行列（3x3）または新しい投影行列（3x4）。
balance	新しい焦点距離を、最小焦点距離から最大焦点距離の間で設定します。バランスは、[0, 1]の範囲です。
new_size	新しいサイズ
fov_scale	新しい焦点距離の除数．

◆ initUndistortRectifyMap()

CV_EXPORTS_W void cv::fisheye::initUndistortRectifyMap	(	InputArray	K,
		InputArray	D,
		InputArray	R,
		InputArray	P,
		const cv::Size &	size,
		int	m1type,
		OutputArray	map1,
		OutputArray	map2
	)

による画像変換に対して，歪み補正マップと平行化マップを計算します．remap. D が空の場合は，ゼロディストーションが利用され，R または P が空の場合は，単位行列が利用されます．

引数

K	カメラ固有の行列.
D	入力歪み係数のベクトル $\distcoeffsfisheye$ .
R	オブジェクト空間における平行化変換：3x3 1チャンネル，またはベクトル．3x1/1x3 1ch または 1x1 3ch
P	新しいカメラ固有の行列（3x3）または新しい投影行列（3x4）。
size	歪みのない画像サイズ．
m1type	最初に出力されるマップの種類は， CV_32FC1 または CV_16SC2 です．参照convertMapsを参照してください。
map1	第1の出力マップ．
map2	2番目の出力マップ．

◆ projectPoints() [1/2]

CV_EXPORTS void cv::fisheye::projectPoints	(	InputArray	objectPoints,
		OutputArray	imagePoints,
		const Affine3d &	affine,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		double	alpha = `0`,
		OutputArray	jacobian = `noArray()`
	)

魚眼モデルを用いたプロジェクトポイント

引数

objectPoints	1xN/Nx1 3チャンネルのオブジェクトポイントの配列（または vector<Point3f> ）．
imagePoints	2xN/Nx2 の 1 チャンネル，または 1xN/Nx1 の 2 チャンネル，あるいは vector<Point2f> で表される，画像上の点の配列を出力します．
affine
K	カメラ固有の行列.
D	入力歪み係数のベクトル $\distcoeffsfisheye$ .
alpha	スキュー係数．
jacobian	オプションで，焦点距離の成分に対する画像点の微分，主点の座標，歪み係数，回転ベクトル，並進ベクトル，スキューに関する2Nx15ヤコビ行列を出力します．従来のインターフェースでは，ヤコビ行列の異なる成分が，異なる出力パラメータによって返されていました．

この関数は，カメラの内部および外部パラメータを与えて，3次元点の画像平面への投影を求めます．また，オプションとして，（すべての入力パラメータの関数としての）画像点座標の偏微分の行列であるヤコビアンを，特定のパラメータ（内在および外在）に関して計算します．

◆ projectPoints() [2/2]

CV_EXPORTS_W void cv::fisheye::projectPoints	(	InputArray	objectPoints,
		OutputArray	imagePoints,
		InputArray	rvec,
		InputArray	tvec,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		double	alpha = `0`,
		OutputArray	jacobian = `noArray()`
	)

これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。

◆ stereoCalibrate()

CV_EXPORTS_W double cv::fisheye::stereoCalibrate	(	InputArrayOfArrays	objectPoints,
		InputArrayOfArrays	imagePoints1,
		InputArrayOfArrays	imagePoints2,
		InputOutputArray	K1,
		InputOutputArray	D1,
		InputOutputArray	K2,
		InputOutputArray	D2,
		Size	imageSize,
		OutputArray	R,
		OutputArray	T,
		int	flags = `fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC`,
		TermCriteria	criteria = `TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 100, DBL_EPSILON)`
	)

ステレオキャリブレーションを行う

引数

objectPoints	キャリブレーションパターンの点のベクトル。
imagePoints1	第一カメラで観測されたキャリブレーションパターン点の投影のベクトル
imagePoints2	第2カメラで観測されたキャリブレーションパターン点の投影結果のベクトル。
K1	入出力第一カメラ固有マトリクス: $\vecthreethree{f_x^{(j)}}{0}{c_x^{(j)}}{0}{f_y^{(j)}}{c_y^{(j)}}{0}{0}{1}$ , $j = 0,\, 1$ . fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS , fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC のいずれかが指定された場合は，行列成分の一部または全部を初期化しなければならない。
D1	歪曲係数の入出力ベクトル $\distcoeffsfisheye$ 4つの要素の
K2	入出力される2番目のカメラの内部行列．このパラメータは，K1 と同様です．
D2	入力／出力される第2カメラのレンズ歪み係数．パラメータは，D1 と同様です．
imageSize	カメラ固有の行列を初期化するためだけに使われる画像のサイズ．
R	第1カメラと第2カメラの座標系間の回転行列の出力．
T	カメラの座標系間の並進ベクトルを出力します．
flags	0または以下の値の組み合わせとなる異なるフラグ。 fisheye::CALIB_FIX_INTRINSIC K1, K2? と D1, D2? を固定し、R, T行列のみが推定されるようにします。 fisheye::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS K1, K2 に有効な初期値 fx, fy, cx, cy が含まれており、さらに最適化される。それ以外の場合は，(cx, cy)が画像中心に初期設定され（imageSizeが使用される），最小二乗法で焦点距離が計算される。 fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC 本質的な最適化の各反復の後、本質的なものが再計算されます。 fisheye::CALIB_CHECK_COND 条件番号の有効性をチェックする関数です。 fisheye::CALIB_FIX_SKEW スキュー係数(α)がゼロに設定され、ゼロのままになります。 fisheye::CALIB_FIX_K1,..., fisheye::CALIB_FIX_K4 選択されたディストーション係数がゼロに設定され、ゼロのままになります。
criteria	反復最適化アルゴリズムの終了基準．

◆ stereoRectify()

CV_EXPORTS_W void cv::fisheye::stereoRectify	(	InputArray	K1,
		InputArray	D1,
		InputArray	K2,
		InputArray	D2,
		const Size &	imageSize,
		InputArray	R,
		InputArray	tvec,
		OutputArray	R1,
		OutputArray	R2,
		OutputArray	P1,
		OutputArray	P2,
		OutputArray	Q,
		int	flags,
		const Size &	newImageSize = `Size()`,
		double	balance = `0.0`,
		double	fov_scale = `1.0`
	)

魚眼カメラモデルのステレオ平行化

引数

K1	1台目のカメラの固有マトリクス．
D1	第1カメラの歪みパラメータ．
K2	第2カメラの固有マトリクス．
D2	第二カメラの歪みパラメータ
imageSize	ステレオキャリブレーションに使われる画像のサイズ．
R	1 台目と 2 台目のカメラの座標系間の回転行列
tvec	カメラの座標系間の移動ベクトル
R1	1台目のカメラに対する3x3の平行化変換（回転行列）の出力
R2	2 台目のカメラに対する 3x3 の平行化変換（回転行列）の出力
P1	1台目のカメラの新しい（平行化された）座標系における3x4の射影行列を出力。
P2	2台目のカメラの新しい（平行化された）座標系における3x4の投影行列を出力する．
Q	出力 $4 \times 4$ 視差-深度マッピング行列（ reprojectImageTo3D 参照）．
flags	ゼロ，あるいは fisheye::CALIB_ZERO_DISPARITY のいずれかの操作フラグ．このフラグがセットされている場合，この関数は各カメラの主点が，平行化されたビューにおいて同じピクセル座標になるようにします．また，このフラグがセットされていない場合でも，有用な画像領域を最大化するために，（エピポーラ線の向きに応じて）水平または垂直方向に画像を移動させることがあります．
newImageSize	整形後の新しい画像の解像度。には，同じサイズを渡す必要があります．initUndistortRectifyMap(OpenCV samples ディレクトリにある stereo_calib.cpp サンプルを参照してください)．(0,0) を渡した場合（デフォルト），これは元の imageSize に設定されます．これを大きな値に設定すると，特に大きな半径方向の歪みがある場合に，元の画像のディテールを保持するのに役立ちます．
balance	新しい焦点距離を、最小焦点距離から最大焦点距離の間で設定します。バランスは、[0, 1]の範囲です。
fov_scale	新しい焦点距離の除数．

◆ undistortImage()

CV_EXPORTS_W void cv::fisheye::undistortImage	(	InputArray	distorted,
		OutputArray	undistorted,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		InputArray	Knew = `cv::noArray()`,
		const Size &	new_size = `Size()`
	)

魚眼レンズの歪みを補正するために画像を変換します。

引数

distorted	魚眼レンズの歪みがある画像を出力します。
undistorted	魚眼レンズの歪みが補正された出力画像。
K	カメラ固有の行列.
D	入力歪み係数のベクトル $\distcoeffsfisheye$ .
Knew	歪んだ画像のカメラ固有の行列．デフォルトでは単位行列ですが、追加で別の行列を使って結果を拡大・縮小することができます。
new_size	新しいサイズ

この関数は，半径方向と接線方向のレンズ歪みを補正するために，画像を変換します．

この関数は，単純に以下の組み合わせですfisheye::initUndistortRectifyMap(単一のRを持つ) とremap(バイリニア補間) を組み合わせたものです．実行される変換の詳細については，前者の関数を参照してください。

以下に，undistortImage の結果を示します．

a) 透視カメラモデルの歪み補正の結果（歪みのすべての係数（k_1, k_2, k_3, k_4, k_5, k_6）は，キャリブレーション時に最適化されています）．
- b) レンダリング結果fisheye::undistortImage魚眼カメラモデルの結果（魚眼レンズの歪みのすべての係数（k_1, k_2, k_3, k_4）がキャリブレーションにより最適化されている）
- c) 魚眼レンズで撮影された元の画像

写真a)とb)は、ほぼ同じです。しかし、画像の中心から離れた場所にある画像の点を考えてみると、画像a)ではこれらの点が歪んでいることがわかります。

◆ undistortPoints()

CV_EXPORTS_W void cv::fisheye::undistortPoints	(	InputArray	distorted,
		OutputArray	undistorted,
		InputArray	K,
		InputArray	D,
		InputArray	R = `noArray()`,
		InputArray	P = `noArray()`
	)

魚眼レンズを用いた2次元点の歪みの補正

引数

distorted	オブジェクトポイントの配列，1xN/Nx1 2-channel (または vector<Point2f> )，ここで N はビュー内のポイント数を表します．
K	カメラ固有の行列.
D	入力歪み係数のベクトル $\distcoeffsfisheye$ .
R	オブジェクト空間における平行化変換：3x3 1チャンネル，またはベクトル．3x1/1x3 1ch または 1x1 3ch
P	新しいカメラ固有の行列（3x3）または新しい投影行列（3x4）。
undistorted	出力は，1xN/Nx1 2チャンネルの画像点の配列，または vector<Point2f> です．

名前空間

列挙型

関数

詳解

関数詳解

◆ calibrate()

◆ distortPoints()

◆ estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify()

◆ initUndistortRectifyMap()

◆ projectPoints() [1/2]

◆ projectPoints() [2/2]

◆ stereoCalibrate()

◆ stereoRectify()

◆ undistortImage()

◆ undistortPoints()