C++ 在立体校准中，如果我改变立体相机的分辨率，外部矩阵是如何变化的

我的立体相机有不同的分辨率1280x480、640x240和320x120。（相机流是水平粘贴的一对同步图像640X480，这就是为什么是1280x480）

我在下面使用了Opencv3立体校准算法来校准分辨率为1280*480的立体相机

    stereoRectify( M1, D1, M2, D2, img_size, R, T, R1, R2, P1, P2, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, -1, img_size, &roi1, &roi2 );
    Mat map11, map12, map21, map22;
    initUndistortRectifyMap(M1, D1, R1, P1, img_size, CV_16SC2, map11, map12);
    initUndistortRectifyMap(M2, D2, R2, P2, img_size, CV_16SC2, map21, map22);

    Mat img1r, img2r;
    remap(img1, img1r, map11, map12, INTER_LINEAR);
    remap(img2, img2r, map21, map22, INTER_LINEAR);

立体校正计算左右摄像机之间的旋转矩阵R、平移矩阵T。此外，它还计算两个旋转矩阵R1、R2和两个投影矩阵P1 P2。我使用StereoRective的输出作为InitUnderdistortRectiveyMap的输入，然后重新映射以应用投影

下面是一个解释如何做到这一点的答案

现在我得到了左map11，map12和右摄像头map21，map22的两个校正图矩阵

但现在我想使用这些相机矩阵M1和M2，失真矩阵D1和D2，以及外部矩阵R、T、R1、R2、P1和P2，分别以较低的分辨率（320x120）校正相机图像。PS我没有直接校准分辨率为320*120的相机，因为图像太小，Opencv算法找不到棋盘角来执行校准

我知道“失真系数并不取决于观看的场景。因此，它们也属于相机的固有参数。无论捕获的图像分辨率如何，它们都保持不变。例如，如果已在320 x 240分辨率的图像上校准相机，则可对来自同一相机的640 x 480图像使用绝对相同的失真系数，同时需要适当缩放f_x、f_y、c_x和c_y。” 根据（我测试过了，它正在工作）

我想知道：我应该如何修改R、T、R1、R2、P1、P2的矩阵，以便以较低的分辨率从1280x480重新映射到320x120？

实际上 我改变了P1和P2的矩阵，它们是相机固有矩阵和相机平移矩阵的组合

使用320x120时，我只需将它们除以4。一般公式为：

fx'=（dimx'/dimx）*fx

fy'=（dimy'/dimy）*fy

fx'是新分辨率的值，fx是原始分辨率的值，dimx'是沿x轴的新分辨率，dimx是原始分辨率。fy也是如此

cx和cy是以类似方式计算的，因为所有这些值都以像素坐标表示。

实际上 我改变了P1和P2的矩阵，它们是相机固有矩阵和相机平移矩阵的组合

使用320x120时，我只需将它们除以4。一般公式为：

fx'=（dimx'/dimx）*fx

fy'=（dimy'/dimy）*fy

fx'是新分辨率的值，fx是原始分辨率的值，dimx'是沿x轴的新分辨率，dimx是原始分辨率。fy也是如此

cx和cy是以类似方式计算的，因为所有这些值都是以像素坐标表示的。

经过多次尝试后，不仅应缩放

P1

和

P2

，而且还应缩放

M1

和

M2

（在OP的代码中）

请记住，缩放只是左缩放矩阵的两个第一对角项，并将第三个保留为1。

经过多次反复处理后，不仅应缩放

P1

和

P2

，而且还应缩放

M1

和

M2

（在OP的代码中）

记住，缩放只是左缩放矩阵的两个第一对角线项，并将第三个保留为1