gen_radial_distortion_map — CALIB `plane` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gen_radial_distortion_map(cam_par, kappa, shape)(구현을 직접 호출하려면 import calib; calib.gen_radial_distortion_map(cam_par, kappa, shape), 원장에서 가져오려면 opscalib.get("gen_radial_distortion_map"))

• HALCON 대응: gen_radial_distortion_map(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

반경 왜곡의 역 사상(row_map, col_map)을 만든다(gen_radial_distortion_map).

출력 화소 (row, col) → 입력 좌표. 모형은 1차 다항식: 주점으로부터의 화소 (x, y), r^2 = x^2 + y^2에 대해 입력 = 주점 + (x, y) * (1 + kappa r^2)(kappa의 단위는 1/화소², cam_par의 fx/fy는 쓰지 않는다). ★나눗셈 모형(mvimage.distort_division / undistort_division, u = d / (1 + kappa |d|^2))의 정확한 역이 아니라그 1차 근사다. 같은 kappa를 양쪽에 쓰면 조용히 어긋난다:

640x480·주점 (320, 240)에서 kappa = -5e-7이면 최대 4.28 px, -2e-6이면 최대 46.73 px (2026-11-09 실측). 나눗셈 모형의 정확한 왜곡 제거에는 mvimage.change_radial_distortion_image (cam_out의 kappa를 0)를 쓴다.

자세한 사용 가이드

• camera_calibration 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · sim_caltab · disp_caltab · calibration_error_map · calibration_uncertainty_map · calibration_next_pose

같은 카테고리(`plane`)

image_to_world_plane · image_points_to_world_plane · contour_to_world_plane_xld · gen_image_to_world_plane_map

*Provenance: calib.py — CALIB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

gen_radial_distortion_map — CALIB plane op

사용법