opencv - 使用 opencv 从 3d 点创建全景图像

Question

我有一台 PointGrey Ladybug3 相机。这是一个全景（多）相机（5 个相机进行 360º 和 1 个相机仰视）。我已经完成了所有的校准和校正，所以我最终得到的是来自 6 个图像的所有像素，我知道它是一个全局框架的 3d 位置。我现在要做的是将此 3d 点转换为全景图像。最常见的是径向（Equirectangular）投影，如下所示：

对于所有 3D 点 (X,Y,Z)，可以找到 theta 和 phi 坐标，如：

我的问题是，是否可以使用 opencv 自动执行此操作？或者，如果我手动执行此操作，将 theta,phi 坐标中的那一堆像素转换为图像的最佳方法是什么？

官方的瓢虫 SDK 使用 OpenGL 进行所有这些操作，但我想知道是否可以在 opencv 中执行此操作。

谢谢，

何塞普

Answer 1

我用来解决这个问题的方法如下：

1. 创建具有所需输出大小的空图像。
2. 对于输出图像中的每个像素，找到 theta 和 phi 坐标。（线性）Theta 从 -Pi 到 Pi 和 phi 从 0 到 Pi
3. 设置投影半径 R 并从 theta、phi 和 R 中找到 3D 坐标。
4. 查找 3D 点可见的摄像机数量和对应的像素位置。
5. 复制图像中像素离主点较近的像素。或任何其他有效标准...

我的代码如下所示：

cv::Mat panoramic;
panoramic=cv::Mat::zeros(PANO_HEIGHT,PANO_WIDTH,CV_8UC3);
double theta, phi;
double R=calibration.getSphereRadius();
int result;

double dRow=0;
double dCol=0;

for(int y = 0; y!= PANO_HEIGHT; y++){
    for(int x = 0; x !=PANO_WIDTH ; x++) {
            //Rescale to [-pi, pi]
        theta=-(2*PI*x/(PANO_WIDTH-1)-PI); //Sign change needed.
            phi=PI*y/(PANO_HEIGHT-1);

        //From theta and phi find the 3D coordinates.
        double globalZ=R*cos(phi);
            double globalX=R*sin(phi)*cos(theta);
        double globalY=R*sin(phi)*sin(theta);


        float minDistanceCenter=5000; // Doesn't depend on the image.

        float distanceCenter;

        //From the 3D coordinates, find in how many camera falls the point!
        for(int cam = 0; cam!= 6; cam++){
            result=calibration.ladybugXYZtoRC(globalX, globalY, globalZ, cam, dRow, dCol);
            if (result==0){ //The 3d point is visible from this camera
                cv::Vec3b intensity = image[cam].at<cv::Vec3b>(dRow,dCol);
                distanceCenter=sqrt(pow(dRow-imageHeight/2,2)+pow(dCol-imageWidth/2,2));
                if (distanceCenter<minDistanceCenter) {
                    panoramic.ptr<unsigned char>(y,x)[0]=intensity.val[0];
                    panoramic.ptr<unsigned char>(y,x)[1]=intensity.val[1];
                    panoramic.ptr<unsigned char>(y,x)[2]=intensity.val[2];

                    minDistanceCenter=distanceCenter;
                }
            }
        }

    }
}