如何实现基于深度图像的渲染（DIBR）和3D图像扭曲在OpenCV和计算机图形学中的应用？

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最近学习DIBR并尝试实现。网上相关资料较少，多数为爬虫内容，决定自己编写一个。DIBR即基于深度图像的渲染问题。输入一个视角下的图像和深度图，要求输出另一个视角下的虚拟图像。

最近在学习DIBR并尝试实现。感觉网上相关资料比较少，大多还是爬虫，决定自己写一个。

DIBR就是depth image based rendering问题。输入一个视角下的图像和深度图，要求你输出另外一个虚拟视角下的图像（当然两个视角的内外参矩阵都有办法通过已知信息求得）。

总共分三步：内参提取 和 外参提取 ，以及DIBR的主过程。这里按照网上其他博客的顺序，先介绍内参提取。看的过程中注意坐标系的定义。由于是第一次接触，这里我采用的坐标系可能和常规的坐标系不太一样。

开始之前先介绍一些定义（基于我自己实现算法的时候所使用的数据集）：
\((u,v,1)^T\)为一个点的像素坐标。
\((x,y,1)^T\)为一个点在图像平面上以物理距离衡量的坐标。
\((X,Y,Z)\)为一个点在相机坐标系下的坐标。
\((X_w,Y_w,Z_w)\)为一个点在世界坐标系下的坐标。
\(f_x、f_y\)分别表示X轴的焦距和Y轴的焦距（非理想情况下横向和纵向的焦距是不一样的）。
\(d_x、d_y\)分别表示X轴（对应于图像的U轴）和Y轴（对应于图像的V轴）每个像素的物理尺寸（一个像素实际有多长）。
\(p_u、p_v\)表示相机的主点（principal point，就是相机主轴与成像平面的交点）在图像中的位置（以像素为单位）。
像素纵横比：\(pixel\ aspect\ ratio\)。表示像素的实际尺寸的高与宽之比。