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        历经近两周的时间，终于把畸变校正LDC模块相关的流程搞懂了，下面将流程梳理一下，也希望能给相关的小伙伴，提供一个参考！

首先给大家提供几个TI官方提供的帖子，我也是在综合这些帖子里，反复验证得到最终结果的。

1、[FAQ] TDA4VM: How to create a LDC mesh LUT for fisheye distortion correction on TDA4?

2、TDA4VM: TDA4 LDC tuning issue

3、TDA4VM: Mesh LUT Generation

供大家参考！

Before（1280 x 944 uyuv 图像）:

After（1280 x 720 uyuv 图像）:

流程总结

1、供应商提供畸变表。

2、使用MATLAB将畸变表转换成Mesh.txt 校准网格表。

3、使用PROCESSOR_SDK_VISION 视觉工具包，转换生成畸变校正lut（look up table）矫正表。

4、将畸变校正lut表，加载到程序内，提供给app_ldc_module 使用

5、使用DCC Tuning tools 微调相关参数，并实时观察畸变矫正的生成效果图。

6、将经过DCC Tuning tools微调参数、调用MATLAB生成Mesh.txt 时的参数，加载到应用程序内。

7、最终完成应用程序配置参数、调用畸变矫正表，完成畸变校正的 LDC功能。

 一、从摄像头厂家获取畸变表

        这个表可以向摄像头的供应商去查询、索取。同时还需要向摄像头厂家索取摄像头的相关内参，如焦距、像素大小等。

这里按照E2E上面这个帖子给的Demo 作为示例展示（图像和畸变表来源）。

由于参数较多，这里删除了一部分参数，我会把所有的资料上传到 GitEE库 里面。

1、畸变表

0	0
1	0.01484264
2	0.02969027
……………………………………
94	1.76723187
95	1.78707414
96	1.80636008

        一般厂家会提供一个excel的畸变表格，直接从表格中复制，到文本里面粘提即可获取到这个畸变表。
        对应上表的：
        第一列是角度         Angle ；
        第二列是高度        Height（这个值不确定从相机的那个物理结构上获取到，有兴趣的同学可以研究一下。）

2、摄像机关键内参（厂家提供）

        焦距（f_in_mm）：                        0.85 mm
        像素大小（pitch_in_mm）:         0.0028 mm

二、使用 MATLAB 得到Mesh网格表

        Matlab源码，此处源码可以直接复制到Matlab使用，根据需要修改gen_run.m内参数即可（出自开头部分的几个帖子链接）。

1、Matlab函数文件 gen_lut.m

function [] = gen_lut(spec_file, pitch_in_mm,f_in_mm, W, H, hc, vc,s ,m)
f = f_in_mm/pitch_in_mm ; 
[h_p , v_p] = meshgrid( 0:W, 0:H);
[h_d,v_d] = xyz2distorted(h_p,v_p, f/s, hc, vc,spec_file, pitch_in_mm);
h_delta = round((h_d-h_p) * 8);
v_delta = round((v_d-v_p) * 8);
mh = h_delta(1:2^m:end, 1:2^m:end)';
mv = v_delta(1:2^m:end, 1:2^m:end)';
dlmwrite('mesh.txt', [mh(:), mv(:)],  'delimiter', ' ');

function [h_d, v_d] = xyz2distorted(x, y, z, hc, vc, spec_file, pitch_in_mm)
[phi, r] = cart2pol(x-hc, y-vc);
theta = atan2(r, z);
lut = read_spec(spec_file, pitch_in_mm);
r = interp1(lut(:,1), lut(:,2), theta);
[h_d, v_d] = pol2cart(phi, r);
h_d = h_d + hc;
v_d = v_d + vc;


function lut = read_spec(spec_file, pitch_in_mm)
lut0 = dlmread(spec_file);
theta = lut0(:,1)/180*pi;
lut = [theta, lut0(:,2)/pitch_in_mm];

2、Matlab可执行文件 gen_run.m

    s = 2;
    m = 4;
    pitch_in_mm = 0.0028;
    f_in_mm = 0.85;
    W = 1280;
    H = 944;
    hc = W/2;
    vc = H/2;
    Wmesh = ceil(W / 2^m) * 2^m;
    Hmesh = ceil(H / 2^m) * 2^m;
    gen_lut("spec_file.txt", pitch_in_mm, f_in_mm, Wmesh, Hmesh, hc, vc, s, m);

参数说明：

3、运行 gen_run.m   文件获取mesh.txt文件

        A、创建单独文件夹，存放刚刚两个matlab可执行文件，gen_lut.m gen_run.m 

        B、创建畸变表文件 spec_file.txt ,将摄像头供应商提供的畸变表，复制进来，只需要角度和高度。

        C、打开gen_run.m并点击运行

        生成mesh.txt 文件，得到的是一个2列，4860行的文件。

        这个4860是这样生成的。

4860 entries means the downscaling factor is 16, (1280/16 + 1)x(944/16 + 1) = 4860.

 四、下载并安装PROCESSOR_SDK_VISION视觉工具包

        当时没找到路怎么走的的时候，抓耳挠腮，不知道怎么转换，然后偶然在一个帖子下方，发现了这个下载链接，这才知道需要下载另外的软件对mesh.txt进行转换。

工具下载地址：PROCESSOR_SDK_VISION 03_08_00_00 - TI.com

因为我用的是ubuntu18.04，所以我下载了第二个PROCESSOR_SDK_VISION_03_08_00_00.bin

这个解压，就不多说了，变更个权限，直接运行bin文件就行。

五、使用视觉工具包转换Mesh网格表到 LUT

        用VScode打开整个目录：PROCESSOR_SDK_VISION_03_08_00_00

1、将使用Matlab生成的mesh.txt

拷贝到以下路径：

vision_sdk/apps/tools/LDC_mesh_table_convert/

2、执行转换命令

在  vision_sdk/apps/tools/LDC_mesh_table_convert/ 路径下执行命令：

./convert.sh mesh.txt 1280 944 16

后面跟的三个参数，是在Matlab文件 gen_run.m 中的对应参数

        convert.sh 文件里面标示需要输入的几个参数，如上表。

        第二行里面有一个输出bin文件的指令，我直接让他指向到另外一个文件，这样就能得到想要的 mesh_lut.h 表了，直接供vision_apps 里面的LDC模块使用了。

perl MeshToBin.pl $1 $2 $3 $4
xxd -c2 -i $1.bin > ./mesh_lut.h

        得到了一个具有23040个字节的lut表（Look Up Table） ，后面就可以直接移植到LDC node里面了。

六、使用DCC Tuning tools 实时查看转换效果

Windows Only！

注意：这个DCC 工具，需要联系当地的供应商提供，可能还需要签订一份NDA协议。请提前联系。

For DCC Tool, it is released on CDDS, so please check with your local TI support to get access to it.

 如上所述。

如果获取到了DCC Tuning tool，按以下流程操作。

1、选择LDC调整模式

 2、设置相应参数

 从1280 x 944 输出到 1280 x 720

3、加载图片和Mesh网格表

在input image内选择需要转换的图片，并加载到系统内。

 加载Mesh.txt 网格表

 4、DCC工具自动调整

在菜单Execute中找到Process Plugin.

执行，会出现以下效果。

5、输出 LUT文件和 xml文件

如下图：生成的文件路径：./plugoutdirxml 下

这两个文件怎么使用，目前还没有完全研究，等待研究结束后更新！！！

TI 官方回复这两个帖子使用方法（帖子地址）：

5. You may copy the above xml file and its included txt file to the "imaging/sensor_drv/src/sensor_name/dcc_xmls/" folder in PSDK for your sensor.
PSDK sample apps such as "vx_app_single_cam" will pick up the new DCC settings after you re-compile PSDK.

七、LDC模块移植和实验Demo验证

        在Gitee库里面，我已经完成了单独使用app_ldc_module 模块的功能。

        关键地方提一下：app_ldc_module.h 里面的一些宏定义，一定要和在进行Matlab转换时的、和使用DCC tuning tools 时的参数保持一致！！！否则会无法运行！！！

        注意：

1、输入LDC Node 模块的图像大小，需要设置成摄像头输出图像的大小！

    //图像为原始图像 1280 × 944 的鱼眼摄像头的原始图像，鱼眼摄像头，给定的图像为 UYVY 格式的图像
    in_width = 1280;        //输入图像的宽度
    in_height = 944;        //输入图像的高度

    //创建相机输出图像，1280 × 944 UYVY 格式
    obj->camera_output_image = vxCreateImage(obj->context, in_width, in_height, VX_DF_IMAGE_UYVY);

2、在app_ldc_module.h 内有几个宏定义，需要和Matlab内、DCC Tuning tools内的实际参数 保持一致！!

   3、最终在TDA4上跑起来了，效果如下：

源码到库里自取。

原图

TDA4上的实际效果

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最后

以上就是感动乌冬面为你收集整理的[TI TDA4 J721E] Sensor 鱼眼摄像头 LDC畸变校正模块LUT的创建和生成——详解流程总结 一、从摄像头厂家获取畸变表二、使用 MATLAB 得到Mesh网格表 四、下载并安装PROCESSOR_SDK_VISION视觉工具包五、使用视觉工具包转换Mesh网格表到 LUT六、使用DCC Tuning tools 实时查看转换效果七、LDC模块移植和实验Demo验证的全部内容，希望文章能够帮你解决[TI TDA4 J721E] Sensor 鱼眼摄像头 LDC畸变校正模块LUT的创建和生成——详解流程总结 一、从摄像头厂家获取畸变表二、使用 MATLAB 得到Mesh网格表 四、下载并安装PROCESSOR_SDK_VISION视觉工具包五、使用视觉工具包转换Mesh网格表到 LUT六、使用DCC Tuning tools 实时查看转换效果七、LDC模块移植和实验Demo验证所遇到的程序开发问题。

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