如何使用OpENCV用广角镜正确校准我的相机

我试图用鱼眼镜校准相机。因此，我使用了鱼眼镜头模块，但是无论我修复了什么失真参数，都会保持奇怪的结果。这是我使用的输入图像：https：//i.stack.imgur.com/abe5g.jpg

红色圆圈表示我用来校准相机的角落。

这是我能得到的最好的，输出：https：//i.stack.imgur.com/dv4fn.jpg

我目前不知道相机传感器的尺寸是多少，但是基于在硝酸盐矩阵中计算的像素的焦距，我推断出我的传感器大小约为3.3mm（假设我的物理焦距是1.8mm），这对我来说似乎是现实的。但是，当不介绍我的输入图像时，我会胡说八道。有人可以告诉我我可能做什么吗？

通过校准输出的矩阵和RMS：

K:[263.7291703200009, 0, 395.1618975493187;
 0, 144.3800397321767, 188.9308218101271;
 0, 0, 1]
D:[0, 0, 0, 0]
rms: 9.27628

我的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/ccalib/omnidir.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
vector<vector<Point2d> > points2D;
vector<vector<Point3d> > objectPoints;
Mat src;
//so that I don't have to select them manually every time
void initializePoints2D()
{
    points2D[0].push_back(Point2d(234, 128));
    points2D[0].push_back(Point2d(300, 124));
    points2D[0].push_back(Point2d(381, 126));
    points2D[0].push_back(Point2d(460, 127));
    points2D[0].push_back(Point2d(529, 137));
    points2D[0].push_back(Point2d(207, 147));
    points2D[0].push_back(Point2d(280, 147));
    points2D[0].push_back(Point2d(379, 146));
    points2D[0].push_back(Point2d(478, 153));
    points2D[0].push_back(Point2d(551, 165));
    points2D[0].push_back(Point2d(175, 180));
    points2D[0].push_back(Point2d(254, 182));
    points2D[0].push_back(Point2d(377, 185));
    points2D[0].push_back(Point2d(502, 191));
    points2D[0].push_back(Point2d(586, 191));
    points2D[0].push_back(Point2d(136, 223));
    points2D[0].push_back(Point2d(216, 239));
    points2D[0].push_back(Point2d(373, 253));
    points2D[0].push_back(Point2d(534, 248));
    points2D[0].push_back(Point2d(624, 239));
    points2D[0].push_back(Point2d(97, 281));
    points2D[0].push_back(Point2d(175, 322));
    points2D[0].push_back(Point2d(370, 371));
    points2D[0].push_back(Point2d(578, 339));
    points2D[0].push_back(Point2d(662, 298));

    for(int j=0; j<25;j++)
    {   
        circle(src, points2D[0].at(j), 5, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);
    }
    imshow("src with circles", src);
    waitKey(0);
}
int main(int argc, char** argv)
{
    Mat srcSaved;
    src = imread("images/frontCar.png");
    resize(src, src, Size(), 0.5, 0.5);
    src.copyTo(srcSaved);
    vector<Point3d> objectPointsRow;
    vector<Point2d> points2DRow;
    objectPoints.push_back(objectPointsRow);
    points2D.push_back(points2DRow);
    for(int i=0; i<5;i++)
    {
        for(int j=0; j<5;j++)
        {
            objectPoints[0].push_back(Point3d(5*j,5*i,1));        
        }
    }
    initializePoints2D();
    cv::Matx33d K;
    cv::Vec4d D;
    std::vector<cv::Vec3d> rvec;
    std::vector<cv::Vec3d> tvec;

    int flag = 0;
    flag |= cv::fisheye::CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC;
    flag |= cv::fisheye::CALIB_CHECK_COND;
    flag |= cv::fisheye::CALIB_FIX_SKEW; 
    flag |= cv::fisheye::CALIB_FIX_K1; 
    flag |= cv::fisheye::CALIB_FIX_K2; 
    flag |= cv::fisheye::CALIB_FIX_K3; 
    flag |= cv::fisheye::CALIB_FIX_K4; 

    double rms =cv::fisheye::calibrate(
 objectPoints, points2D, src.size(), 
 K, D, rvec, tvec, flag, cv::TermCriteria(3, 20, 1e-6)     
 );
    Mat output;
    cerr<<"K:"<<K<<endl;
    cerr<<"D:"<<D<<endl;
    cv::fisheye::undistortImage(srcSaved, output, K, D);
    cerr<<"rms: "<<rms<<endl;
    imshow("output", output);
    waitKey(0);
    cerr<<"image .size: "<<srcSaved.size()<<endl;
}

如果任何人都有想法，请随时在C 中以Python共享任何代码。无论您的船漂浮什么。

编辑：

您可能已经注意到，我不使用黑白棋盘进行校准，而是从构成地毯的瓷砖的角落。归根结底，目标-i认为是获取代表失真半径样品的角坐标。地毯在某种程度上与棋盘板相同，我认为地毯又是唯一的区别 - 事实是，您在地毯上的那些角落的高频边缘少于黑白棋盘上。

我知道图片的数量非常有限，即仅1.我希望图像在某种程度上不在某种程度上，但我也希望不合适的做得很好。但是在这种情况下，图像输出看起来像是胡说八道。

我最终使用了棋盘：https：//i.stack.imgur.com/xwtkj.jpg该网站提供：https：//sites.google.com/site/scarabotix/ocamcalib-toolbox/ocamcalib-toolbox-dolloadpage-page但是结果仍然很差：对角线就像我发布的其他输出图像一样。

谢谢