貌似还没有人发过这方面的帖子，不过我们之前用过这个技术，我也研究了一小下，公开一下吧：我们都知道，镜头焦距越长可以看得视野越窄，但是图像越接近真实的；焦距越短，看的范围越大，但是失真越严重。一般的，像我们比赛的话就只用考虑两种失真就够了：一是桶形失真；一个是梯形失真。梯形失真我们都很熟悉，对于矩阵变换的公式也有很多，就不提了。但是对于桶形失真这个不好解决，因为在摄像头的边缘位置图像被压缩得很厉害，造成看到的图像就不能按照梯形失真那一套来解决。所以，在进行梯形变换之前要先进行桶形失真的矫正。先看下效果（焦距 1.8mm）：源图像：校正后的图像：另外一个（焦距 2.1）：（第一幅图是完整的展开对应起来，第二幅图只要了原图的一部分，因为四个角的图像压缩太厉害，不好用）这个原理并不难，像我们大学物理里面做的实验-牛顿环。你可以认为两幅图片是经过一个函数建立起来的对应关系，而且校正以后的图上多个点可以对应原图上的一个点，所以会有校正后畸形的情况，但是这对于计算的误差很小，几乎可以忽略，所以可以认为误差是可以容忍的。
