2006年牛人发表的PAMI文章的鱼眼镜头、全方位镜头、以及普通镜头的标定代码。用matlab实现

针对应用高阶奇次多项式法和光学折射模型定位误差大、局限性强的问题，提出一种优化的鱼眼镜头成像定位算法。根据镜头的偏心畸变推导出新的畸变模型，进而在此畸变和光学折射模型的基础上建立优化的成像模型，并标定模型参数；对该成像模型进行反投影推导，得到三维点坐标，实现空间目标的精确定位。实验结果表明，当被测物分别处于鱼眼图像中心区域和边缘区域时，该算法的相对定位误差远远小于高阶奇次多项式法和光学折射模型的方法，减小了图像畸变对测量精度的影响，解决了使用光学折射模型定位局限性强的问题。

opencv采用映射技术实现鱼眼镜头校正和鱼眼镜头还原全景图。数据源

这个是用mfc写的界面，OpenCV做的图像视频处理，包括鱼眼镜头的标定，畸变的视频矫正和行人检测，也可以独立的播放视频，

说一下其中出现的函数作用及大致流程：读图→灰度化→测角点→亚像素角点→画角点（可画可不画，画是为了自己能imshow出来看到，我画了，但没有imshow，各位可以自行添加）→计算世界坐标→求相机的内参K和畸变系数D→求矫正后图片的坐标mapx和mapy→用remap映射到图上→最终imshow

上传的是Visual Studio的C++项目文件，其中一共有10个参数，cameraMatrix对应相机内参，本应是3*3矩阵，但是0可以忽略。distCoeffs对应径向畸变与切向畸变。这10个参数通过MATLAB的标定工具箱cameraCalibrator得到。

提出了一种新的基于二维靶标的球面模型鱼眼镜头标定方法。根据球面成像模型中圆弧上的点与图像坐标系像点之间的约束关系，利用平面靶上的一根直线上的点，初步估计出摄像头的内部参数。利用平面靶上棋盘格角点在世界坐标系上的坐标点与其在球面坐标系下坐标的映射关系，求出相应的外部参数的初始值。以这些角点在图像中的实际坐标与重投影后坐标之间的均方差为优化参数，进行非线性优化，求出内部参数，畸变系数和外部参数的精确解。通过实验验证，该方法能够快速的估计鱼眼镜头的内、外部参数的初始值，具有较高的精度，能够满足实际应用的需求。

用OpenGL纹理实现的鱼眼镜头，两种贴图方式。数据源是窗口的HBITMAP到图像数据、VLC的帧渲染到内存的图像数据。

maya模拟镜头 ，将摄像机镜头转变为单反鱼眼模式，超短焦，全景

鱼眼镜头理论及设计著作。其中理论部分详细分析了各种鱼眼镜头的不同投影模型，对于全景/全向摄像头的图像处理算法颇有助益。