鱼眼相机是一种广角相机，可以提供大视野的图像，通常用于汽车上以提高行车安全。有些车辆需要装鱼眼相机，主要是出于以下几个原因：
-
提高驾驶安全：鱼眼相机可以提供更大的视野范围，帮助驾驶员观察车辆周围的情况，包括侧方和后方的盲区，以及行人和其他车辆的位置。这样可以减少驾驶员的盲区，提高驾驶安全。
-
辅助驾驶：鱼眼相机可以用于自动驾驶系统中，提供更广的视野范围，帮助车辆识别和跟踪周围的车辆、行人和其他物体，从而更准确地决策行驶路线和速度。
-
倒车辅助：鱼眼相机可以在倒车时提供更大的视野范围，帮助驾驶员观察车辆周围的情况，减少因倒车时盲区导致的事故。
-
便于停车：鱼眼相机可以帮助驾驶员在狭小的停车位上更方便地停车，同时也能减少停车时的碰撞风险。
总之，鱼眼相机在汽车上的应用可以提高行车安全和驾驶便利性，因此在一些车辆上被广泛使用。
问题
Q: 有没有现成的算法可以针对不同分辨率生成对应的相机内参？ 是不是标定的数据更准确更可靠，相对算法来说（精确度不够 或者 某些场景下转换可靠性没有保障）
A: 如果是同一个鱼眼相机，推的流分辨率不一样，都可以；如果是不同鱼眼相机，可能需要重新标定。ChatGpt回答：
// 代码如下：
#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
void convertCalibration(const Mat& K_1080, Mat& K_720) {
int width_1080 = 1920; // 1080P的宽度
int height_1080 = 1080; // 1080P的高度
int width_720 = 1280; // 720P的宽度
int height_720 = 720; // 720P的高度
double fx = K_1080.at<double>(0, 0); // 水平焦距
double fy = K_1080.at<double>(1, 1); // 垂直焦距
double cx = K_1080.at<double>(0, 2); // 光心X坐标
double cy = K_1080.at<double>(1, 2); // 光心Y坐标
// 计算缩放系数
double scale_width = (double)width_720 / (double)width_1080;
double scale_height = (double)height_720 / (double)height_1080;
// 计算新的内参矩阵
K_720 = Mat::zeros(3, 3, CV_64F);
K_720.at<double>(0, 0) = fx * scale_width;
K_720.at<double>(1, 1) = fy * scale_height;
K_720.at<double>(0, 2) = cx * scale_width;
K_720.at<double>(1, 2) = cy * scale_height;
}
int main() {
// 定义原始相机内参矩阵K_1080
Mat K_1080 = (Mat_<double>(3, 3) << 1000.0, 0.0, 960.0, 0.0, 1000.0, 540.0, 0.0, 0.0, 1.0);
// 定义新的相机内参矩阵K_720
Mat K_720;
// 转换内参
convertCalibration(K_1080, K_720);
// 输出转换结果
cout << "原始内参矩阵K_1080：\n" << K_1080 << endl;
cout << "新的内参矩阵K_720：\n" << K_720 << endl;
return 0;
}
对于将1080P的内参转换为720P的内参，畸变系数矩阵不需要改变。因为畸变系数矩阵与图像分辨率无关，只与相机光学系统有关。所以，即使改变了图像的分辨率，畸变系数矩阵也不需要做任何改变。
因此，在上面提供的C++代码中，只需要将内参矩阵从1080P转换为720P即可，畸变系数矩阵不需要做任何更改。下图1080分辨率效果图
计算完720分辨率的内参矩阵后效果图
感觉不错！