我有一个经过校准的多摄像头系统。内部（焦距、畸变等）和外部（姿势）相机参数均已使用基于 HALCON 的程序进行了估计。现在，目标是编写一个 C++ 程序，读取相机参数，特别是 HALCON 估计的畸变系数（k1、k2、k3、p1、p2），并使用它们通过 OpenCV 来消除图像畸变。不幸的是，到目前为止，我无法成功：HALCON 和 OpenCV 中使用的相同失真系数生成非常不同的未失真图像！我想，问题在于 HALCON 和 OpenCV 解释失真系数的方式，甚至是它们执行不失真的方式。
这是我的 HALCON 代码，用于读取畸变系数并使用它们来消除测试图像的畸变：
* Read the internal camera calibratino parameters ('area_scan_polynomial' model)
read_cam_par('Calibration.dat', CamParam)
* Estimate camera parameters without distortion: set all distortion coefficients to [k1, k2, k3, p1, p2] = [0, 0, 0, 0, 0]
change_radial_distortion_cam_par ('fixed', CamParam, [0, 0, 0, 0, 0], CamParamOut)
* Estimate camera matrix of distortion-free parameters (used for OpenCV)
cam_par_to_cam_mat(CamParamOut, CamMatrix, ImageWidth, ImageHeight)
* Generate map to use …我正在尝试使用 C++ 在 QT GraphicsView 对象中显示 HImage。谁能指出我正确的方向吗？到目前为止我还没能在网上找到任何线索。
我正在使用名为 Halcon 的商业计算机视觉软件开发一个解决方案。我正在考虑将我的解决方案迁移或转换为 Python 中的 OpenCV。我想开始在 Halcon 中开发我的其他计算机视觉解决方案，因为 IDE 非常棒，并且它们生成一个脚本以将它们迁移到 OpenCV。
有谁知道有什么图书馆可以完成这项任务吗？
我想开始开发一个开源 SDK 将 Halcon 转换为 OpenCV。我正在考虑开始开发从 Halcon 到 Python 的所有内部函数。有什么建议吗？