Computer vision 非中心扭曲图像的视野

考虑以下代表针孔相机的图表和方程式：

假设图像大小为

W

乘以

H

像素，并且没有非线性失真。要计算视野，我将按照下图进行操作：

其中，

\tilde{H}

是图像平面中的图像宽度，而不是像素坐标，

s_y

是图像平面单位中像素的高度

在一次练习中，我被告知要解释一个事实，即主点可能不在图像中心

这是怎么发生的，在这种情况下，我们如何校正FOV

此外，假设图像在投影到像素坐标上之前发生如下失真：

我们如何解释视场中的失真？它是如何定义的

由于各种原因，主点可能不在图像中居中，例如，由于安装的机械性，透镜可能略微偏心，或者图像可能已被裁剪。 要计算具有偏心主点的FOV，只需分别重新计算焦轴左右两侧的角度（水平FOV，垂直FOV的上下），然后将角度相加

FOV的定义方式完全相同，即投射到包含主点的图像行的左右极值的光线之间的角度。要计算它，您需要首先取消这些像素坐标的失真。对于普通的摄影镜头，桶形项主导畸变，结果是比忽略畸变计算的视场稍大。还请注意，由于失真的非线性，当考虑失真时，水平、垂直和对角线FOV不是通过图像纵横比简单地相关的

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谢谢你，现在更清楚了：以下是我根据你的建议理解的实施方法。假设（cx，cy）是主点的未失真像素坐标。考虑点P0＝（0，0），P＝（W，H）在畸变像素坐标中。不要打扰他们。通过（W_未变形，H_未变形）=p_未变形-p0_未变形计算未变形高度和宽度。应用FOV_y=atan（（H_未失真-cy）/fy）+atan（H_未失真/fy）ecc。这是正确的吗？