Наиболее эффективным решением является изменение размера mapx и mapy и применение сжатых карт на каналах U и V с пониженной дискретизацией:
- Сокращение
mapx и mapy с коэффициентом x2 в каждой оси - создавать матрицы меньших карт. - Разделите все элементы сокращенных карт на 2 (применяется отображение изображения с более низким разрешением).
- Применить
mapx и mapy на цветном канале Y. - Применить
shrunk_mapx и shrunk_mapy к цветным каналам с пониженной частотой дискретизации U и V.
Вот пример кода Python OpenCV (см. Комментарии):
import cv2 as cv
import numpy as np
# For the example, read Y, U and V as separate images.
srcY = cv.imread('DistortedChessBoardY.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) # Y color channel (1280x720)
srcU = cv.imread('DistortedChessBoardU.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) # U color channel (640x360)
srcV = cv.imread('DistortedChessBoardV.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) # V color channel (640x360)
H, W = srcY.shape[0], srcY.shape[1]
K = np.array([[541.2152931632737, 0.0, 661.7479652584254],
[0.0, 541.0606969363056, 317.4524205037745],
[0.0, 0.0, 1.0]])
D = np.array([-0.042166406281296365, -0.001223961942208027, -0.0017036710622692108, 0.00023929900459453295])
# newSize = cv::Size(3400, 1940);
newSize = (850, 480)
# cv::Matx33d new_K;
new_K = np.eye(3)
# cv::fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify(K, D, cv::Size(W, H), cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F), new_K, 1, newSize); // W,H are the distorted image size
new_K = cv.fisheye.estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify(K, D, (W, H), np.eye(3), new_K, 1, newSize)
# cv::fisheye::initUndistortRectifyMap(K, D, cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F), new_K, newSize, CV_16SC2, mapx, mapy);
mapx, mapy = cv.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), new_K, newSize, cv.CV_16SC2);
# cv::remap(src, dst, mapx, mapy, cv::INTER_LINEAR);
dstY = cv.remap(srcY, mapx, mapy, cv.INTER_LINEAR)
# Resize mapx and mapy by a factor of x2 in each axis, and divide each element in the map by 2
shrank_mapSize = (mapx.shape[1]//2, mapx.shape[0]//2)
shrunk_mapx = cv.resize(mapx, shrank_mapSize, interpolation = cv.INTER_LINEAR) // 2
shrunk_mapy = cv.resize(mapy, shrank_mapSize, interpolation = cv.INTER_LINEAR) // 2
# Remap U and V using shunk maps
dstU = cv.remap(srcU, shrunk_mapx, shrunk_mapy, cv.INTER_LINEAR, borderValue=128)
dstV = cv.remap(srcV, shrunk_mapx, shrunk_mapy, cv.INTER_LINEAR, borderValue=128)
cv.imshow('dstY', dstY)
cv.imshow('dstU', dstU)
cv.imshow('dstV', dstV)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
Результат:
Y:
U:
V:
После преобразования в RGB:
Особенности реализации C ++:
Начиная с I420 формат Упорядочивает Y, U и V как 3 непрерывные плоскости в памяти, просто установить указатель на каждую "плоскость" и рассматривать его как изображение в градациях серого.
При таком же порядке данных применяется выходное изображение - установите 3 указателя на выход " самолеты».
Иллюстрация (при условии, что ширина и высота равны, а длина шага по байту равна ширине):
srcY -> YYYYYYYY dstY -> YYYYYYYYYYYY
YYYYYYYY YYYYYYYYYYYY
YYYYYYYY YYYYYYYYYYYY
YYYYYYYY YYYYYYYYYYYY
YYYYYYYY remap YYYYYYYYYYYY
YYYYYYYY ======> YYYYYYYYYYYY
srcU -> UUUU YYYYYYYYYYYY
UUUU dstU -> YYYYYYYYYYYY
UUUU UUUUUU
srcV -> VVVV UUUUUU
VVVV UUUUUU
VVVV UUUUUU
dstV -> VVVVVV
VVVVVV
VVVVVV
VVVVVV
Реализация приведенной выше иллюстрации - C ++
Предполагая, что ширина и высота равны, а шаг байта равен ширине, вы можете использовать следующий пример C ++ для преобразования плоскостей Y420 в Y, U и V:
Предположим: srcI420 равно Wx(H*3/2) матрица в формате I420, например cv::Mat srcI420(cv::Size(W, H * 3 / 2), CV_8UC1);.
int W = 1280, H = 720; //Assume resolution of Y plane is 1280x720
//Pointer to Y plane
unsigned char *pY = (unsigned char*)srcI420.data;
//Y plane as cv::Mat, resolution of srcY is 1280x720
cv::Mat srcY = cv::Mat(cv::Size(W, H), CV_8UC1, (void*)pY);
//U plane as cv::Mat, resolution of srcU is 640x360 (in memory buffer, U plane is placed after Y).
cv::Mat srcU = cv::Mat(cv::Size(W/2, H/2), CV_8UC1, (void*)(pY + W*H));
//V plane as cv::Mat, resolution of srcV is 640x360 (in memory buffer, V plane is placed after U).
cv::Mat srcV = cv::Mat(cv::Size(W / 2, H / 2), CV_8UC1, (void*)(pY + W*H + (W/2*H/2)));
//Display srcY, srcU, srcV for testing
cv::imshow("srcY", srcY);
cv::imshow("srcU", srcU);
cv::imshow("srcV", srcV);
cv::waitKey(0);
Приведенный выше пример использует манипуляции с указателями без необходимости копирования данных.
Вы можете использовать те же манипуляции с указателями для целевого изображения I420.
Примечание. Решение будет работать в большинстве случаев, но не гарантировано, что оно будет работать во всех случаях.