opencv(C++)实现相机畸变矫正

实现相机畸变矫正可以通过以下步骤：

1. 获取相机的内参和畸变系数；
2. 读取待校正的图像；
3. 进行畸变矫正。

具体实现代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 1. 获取相机的内参和畸变系数
    Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3, 3) << 1000, 0, 640, 0, 1000, 480, 0, 0, 1);
    Mat distCoeffs = (Mat_<double>(1, 5) << 0.1, 0.01, 0, 0, -0.01);

    // 2. 读取待校正的图像
    Mat src = imread("test.jpg");

    // 3. 进行畸变矫正
    Mat undistorted;
    undistort(src, undistorted, cameraMatrix, distCoeffs);

    // 显示结果
    imshow("src", src);
    imshow("undistorted", undistorted);
    waitKey();

    return 0;
}

其中，`cameraMatrix` 表示相机的内参矩阵，`distCoeffs` 表示相机的畸变系数。`undistort` 函数会自动根据内参和畸变系数对图像进行矫正，矫正后的图像保存在 `undistorted` 中。

相关问题

C++代码实现沙姆相机畸变矫正

在C++中，沙姆(Schmidt)相机畸变矫正通常涉及对广角摄像头拍摄图像中的非线性失真进行校正。Sham矫正是一种常见的单应性相机模型，用于处理像差引起的几何变形。下面是一个简单的示例，展示如何使用OpenCV库实现这种矫正：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

// 定义 Sham 矫正函数
cv::Mat shamCorrect(const cv::Mat& distortedImage, const cv::Mat& cameraMatrix, const cv::Mat& distortionCoeffs, bool radialOnly = true) {
    // 使用Undistort函数，它需要相机矩阵、畸变系数以及是否只考虑径向畸变
    cv::Mat undistorted;
    cv::undistort(distortedImage, undistorted, cameraMatrix, distortionCoeffs, cv::noArray(), radialOnly ? 0 : cv::CameraCalibrationParams());

    return undistorted;
}

int main() {
    // 假设你已经有了distortedImage(扭曲的图像)，cameraMatrix(相机内参矩阵)和distortionCoeffs(畸变系数)
    cv::Mat src, dst;
    // 转换图片到灰度，如果原图已经是灰度则可以省略这一步
    cv::cvtColor(src, dst, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 应用Sham矫正
    cv::Mat correctedImage = shamCorrect(dst, cameraMatrix, distortionCoeffs);

    // 显示原始和校正后的图像
    cv::imshow("Distorted Image", src);
    cv::imshow("Corrected Image", correctedImage);

    // 等待用户按键并关闭窗口
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在这个例子中，`cameraMatrix`和`distortionCoeffs`通常通过摄像头的标定过程获得。如果你想在实际项目中使用，确保先进行了摄像头的校准。

opencv c++相机标定

**OpenCV C++相机标定简介**

相机标定是一个用于确定摄像机内参（如焦距、光心位置等）和畸变系数的过程。通过这个过程，我们可以将图像坐标系映射到实际世界坐标的三维空间，使得图像处理任务能够更准确地定位物体。

在 **OpenCV** 中进行相机标定通常涉及到以下几个步骤：

### 1. 准备校准对象

首先，需要准备一个校准对象，通常是包含规则图案（例如棋盘格）的一系列图片。这种图案由多个均匀分布的小正方形组成，方便识别和计算几何关系。

### 2. 图片采集

拍摄包含校准对象的多个视角的照片。理想情况是在不同的旋转和平移角度下捕获照片，以便于从不同方向收集信息，提高标定精度。

### 3. 使用 `findChessboardCorners` 或类似函数检测棋盘格角点

在每张图像上使用 OpenCV 的 `findChessboardCorners` 函数或其他相应的工具来找到棋盘格的所有角点。这一步对于后续的标定过程至关重要，因为角点的位置数据是计算相机内参的重要依据。

### 4. 计算相机内参

使用 `calibrateCamera` 函数，输入所有角点的数据和已知的棋盘大小，该函数会返回相机的内部参数矩阵（包括焦距、主点位置），以及畸变系数矩阵。这些参数描述了如何从实际世界转换到图像平面，以及相机镜头产生的光学误差。

### 5. 畸变矫正

获取内参之后，可以应用畸变矫正函数，如 `undistort` 来修正图像中的几何畸变，得到更精确的图像表示。

### 相关问题:

1. **如何优化相机标定结果？**
- 提高照片质量（避免光照变化大、背景复杂）
- 收集更多不同角度和距离的图像
- 精确放置校准对象，并保持其在视野内的稳定性

2. **相机标定对深度感知的影响是什么？**
- 标定提供了一致的坐标系统，使得基于单帧或多帧图像的深度估计成为可能
- 标定后的相机模型有助于计算目标物体在真实世界中的尺寸和相对位置

3. **在哪些应用场景中特别需要进行相机标定？**
- 机器人视觉导航与定位
- AR/VR 应用中的环境理解
- 自动驾驶汽车的环境感知系统
- 工业自动化中的物体识别与测量

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以上内容是对 OpenCV C++ 下相机标定的基本流程进行了概述，希望对你有所帮助。如果你有更深入的问题或需要进一步的技术支持，请随时提问。