问题描述
我正在尝试根据从校准真实相机获得的内在和外在参数在 pyBullet 中配置相机。
我有什么
相机是用OpenCV校准的，给我一个相机矩阵
|f_x 0 c_x|
| 0 f_y c_y|
| 0 0 1 |
和失真系数向量
(k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)
（我还有相机的姿势，但这与实际问题无关，所以我把它留在这里。）
我已经做过的
不幸的是，pyBullet 的 computeProjectionMatrix 功能有点受限。它假设 f_x = f_y 和 c_x,c_y 正好位于图像的中心，这对于我的相机来说都不是真的。因此我自己计算投影矩阵如下（基于 this）：
projection_matrix = [
[2/w * f_x,(w - 2c_x)/w,0],[0,2/h * f_y,(2c_y - h)/h,A,B],-1,]
其中 w,h 是图像的宽度和高度，A = (near + far)/(near - far) 和 B = 2 * near * far / (near - far)、near 和 far 定义了 z 轴上的范围，即包含在图像中（请参阅 pybullet.computeProjectionMatrix）。
还缺少什么（我的实际问题）
以上已经给了我更好的结果，但渲染的图像仍然与真实图像不完全匹配。我怀疑原因之一可能是没有考虑失真。
终于来回答我的问题了：
如何使用从校准真实相机中获得的参数为模拟相机实现失真？
有什么方法可以将其集成到投影矩阵中吗？如果没有，还有其他方法吗？
解决方法
正如评论中所指出的，非线性失真不能整合到矩阵中。我现在要做的是首先渲染图像而不失真，然后在第二步中使用 this answer 中的代码对生成的图像进行失真处理。
图像由于失真而缩小了一点，因此在保持图像大小固定时，图像边缘会出现一些空白区域。为了弥补这一点，我以比需要稍大的尺寸渲染图像，然后在扭曲后进行裁剪。注意中心点(c_x,c_y)在增加大小时需要做相应的调整。
用一些伪代码来说明：
desired_image_size = (width,height)
# add 10% padding on each size
padding = desired_image_size * 0.1
render_image_size = desired_image_size + 2 * padding
# shift the centre point accordingly (other camera parameters are not changed)
c_x += padding[0]
c_y += padding[1]
# render image using the projection_matrix as described in the question
image = render_without_distortion(projection_matrix,camera_pose)
image = distort_image(image)
# remove the padding
image = image[padding[0]:-padding[0],padding[1]:-padding[1]]
这会导致图像与真实相机中的图像非常匹配。
可以在 here 中找到完整的实现。