鱼眼畸变校正—改良版双经度法

利用双经度法对鱼眼相机拍摄的图片进行畸变矫正，在双经度法的基础上，使用扫描线法确定了鱼眼相片的半径和原先，并使椭圆变成了一个圆

#include 
#include 
#include “ScanningMethod.h“
using namespace std;
using namespace cv;

#define Q_R 311
#define X0 392
#define Y0 282
#define PI 3.1415926

IplImage* Double（IplImage* img）
{
	float R = Q_R;
	IplImage* imgCalib = cvCreateImage（cvSize（2 * R 2 * R） IPL_DEPTH_8U 3）;//创建校正后图像大小
	float sita = 0;
	float fi = 0;
	float tempu = 0;
	float tempv = 0;
	float x0;//扩展边界后圆心发生偏移
	float y0;
	float r;
	IplImage* imgCircle =ScanningMethod（img &x0 &y0 &r）; //IplImage* imgCircle
	float flag1 = 1;
	float flag2 = 1;
	CvPoint2D32f xy;
	CvPoint2D32f uv;

	for （int i = 0; i < imgCalib->width; i++）
	{
		for （int j = 0; j < imgCalib->height; j++）
		{
			sita = PI - （PI / 2 / R）*i;
			fi = PI - （PI / 2 / R）*j;
			tempu = tan（fi）*tan（fi） + 1 + （tan（fi）*tan（fi）） / （tan（sita）*tan（sita））;
			tempv = tan（sita）*tan（sita） + 1 + （tan（sita）*tan（sita）） / （tan（fi）*tan（fi））;
			if （fi >PI / 2）    //文中公式22，23 ，17，18有符号错误
				flag1 = 1;
			else
				flag1 = -1;

			if （sita 				flag2 = 1;
			else
				flag2 = -1;
			uv.x = flag1*R / sqrt（tempu） + x0;//u-fi 下正上负
			uv.y = flag2*R / sqrt（tempv） + y0;//v-sita 右正左负

			int iu = （int）uv.x;
			int iv = （int）uv.y;
			//!此处取的是左上点，为了双线性方便
			CvPoint3D32f f1;
			CvPoint3D32f f2;
			if （iu >= 0 && iv >= 0 && iuwidth&&ivheight）
			{
				//双线性插值法
				f1.x = （（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*iv））[iu * 3] * （1 - abs（uv.x - iu）） +
					（（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*iv））[（iu + 1） * 3] * （1 - abs（uv.x - （iu + 1）））;

				f1.y = （（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*iv））[iu * 3 + 1] * （1 - abs（uv.x - iu）） +
					（（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*iv））[（iu + 1） * 3 + 1] * （1 - abs（uv.x - （iu + 1）））;

				f1.z = （（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*iv））[iu * 3 + 2] * （1 - abs（uv.x - iu）） +
					（（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*iv））[（iu + 1） * 3 + 2] * （1 - abs（uv.x - （iu + 1）））;

				f2.x = （（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*（iv + 1）））[iu * 3] * （1 - abs（uv.x - iu）） +
					（（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*（iv + 1）））[（iu + 1） * 3] * （1 - abs（uv.x - （iu + 1）））;

				f2.y = （（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*（iv + 1）））[iu * 3 + 1] * （1 - abs（uv.x - iu）） +
					（（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*（iv + 1）））[（iu + 1） * 3 + 1] * （1 - abs（uv.x - （iu + 1）））;

				f2.z = （（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*（iv + 1）））[iu * 3 + 2] * （1 - abs（uv.x - iu）） +
					（（uchar*）（imgCircle->imageData + imgCircle->widthStep*（iv + 1）））[（iu + 1） * 3 + 2] * （1 - abs（uv.x - （iu + 1）））;

				（（uchar*）（imgCalib->imageData + imgCalib->widthStep*j））[i * 3] = f1.x*（1 - abs（uv.y - iv）） + f2.x*（abs（uv.y - iv））;
				（（uchar*）（imgCalib->imageData + imgCalib->widthStep*j））[i * 3 + 1] = f1.y*（1 - abs（uv.y - iv）） + f2.y*（abs（uv.y - i

 属性            大小     日期    时间   名称
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............此处省略9个文件信息