图像畸变矫正代码-Opencv实现

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('distorted_image.jpg')

# 设置相机参数
camera_matrix = np.array([[1000, 0, 320], [0, 1000, 240], [0, 0, 1]])  # 相机内参矩阵
dist_coeffs = np.zeros((4, 1))  # 畸变系数

# 校正畸变
undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs)

# 显示结果
cv2.imshow('Distorted Image', image)
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image)

# 等待按键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，假设你已经有了相机的内参矩阵 camera_matrix 和畸变系数 dist_coeffs。函数 cv2.undistort() 接受原始图像、相机内参矩阵和畸变系数作为输入，并返回校正后的图像。请确保将 distorted_image.jpg 替换为你要校正畸变的图像文件名。

相机的内参矩阵（camera matrix）通常表示为一个3x3的矩阵，用来描述相机的内部参数，包括焦距和图像的主点。

内参矩阵的计算通常需要通过相机标定过程获得，这个过程需要一系列已知的特征点（例如棋盘格角点）的图像和它们在真实世界中的位置，通过这些对应关系，可以使用相机标定算法来计算相机的内参矩阵。

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.calibrateCamera() 函数进行相机标定，该函数会返回相机内参矩阵以及畸变系数等参数。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
import cv2

# 准备用于相机标定的棋盘格图像及对应的世界坐标
chessboard_images = []  # 存储棋盘格图像
chessboard_corners = []  # 存储棋盘格角点的图像坐标
world_points = []  # 存储棋盘格角点的世界坐标

# 填充 chessboard_images 和 world_points

# 进行相机标定
ret, camera_matrix, dist_coeffs, _, _ = cv2.calibrateCamera(world_points, chessboard_corners, chessboard_images[0].shape[::-1], None, None)

# 输出相机内参矩阵和畸变系数
print("Camera Matrix:")
print(camera_matrix)
print("\nDistortion Coefficients:")
print(dist_coeffs)

畸变系数用于描述相机的镜头畸变，主要包括径向畸变和切向畸变。径向畸变是由于镜头的形状导致的，而切向畸变则是由于相机的镜头与图像平面不平行引起的。

在 OpenCV 中，通常使用五个畸变系数来描述镜头畸变，它们通常被表示为一个长度为5的向量：

k1,k2,p1,p2,k3

其中：

k1,k2,k3 是径向畸变系数，它们描述了径向畸变的强度。
p1,p2 是切向畸变系数，它们描述了切向畸变的程度。

这些系数的计算通常需要通过相机标定来获取，与获取相机内参矩阵类似，需要使用已知的特征点图像坐标和它们对应的世界坐标。在 OpenCV 中，可以使用 cv2.calibrateCamera() 函数进行相机标定，该函数会返回畸变系数等参数。

import numpy as np
import cv2

# 准备用于相机标定的棋盘格图像及对应的世界坐标
chessboard_images = []  # 存储棋盘格图像
chessboard_corners = []  # 存储棋盘格角点的图像坐标
world_points = []  # 存储棋盘格角点的世界坐标

# 填充 chessboard_images 和 world_points

# 进行相机标定
ret, camera_matrix, dist_coeffs, _, _ = cv2.calibrateCamera(world_points, chessboard_corners, chessboard_images[0].shape[::-1], None, None)

# 输出畸变系数
print("Distortion Coefficients:")
print(dist_coeffs)

cv2.calibrateCamera() 函数返回的 dist_coeffs 就是畸变系数向量。

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