openmv图形畸形矫正

您好！对于OpenMV相机的图像畸变校正，可以使用OpenCV库进行处理。以下是一个基本的图像畸变校正的示例代码：

import sensor
import image
import time
import math
import pyb
import ustruct
import utime
import os
import gc
from pyb import Pin, Timer

# 设置相机分辨率和畸变参数
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(True)

# 设置相机畸变参数（需要根据实际情况调整）
dist_coeffs = [0.060329, -0.102365, -0.006699, -0.002493]
focal_length = (2.8 / 3.984) * 2.75 # 默认焦距

# 创建用于校正的映射表
map_x = None
map_y = None

def calibrate_camera():
    global map_x, map_y

    # 获取相机内参
    fx = focal_length
    fy = focal_length
    cx = sensor.width() / 2
    cy = sensor.height() / 2

    # 创建映射表
    map_x = image.Image(size=sensor.width(), dtype=image.ANALOG)
    map_y = image.Image(size=sensor.height(), dtype=image.ANALOG)

    for y in range(sensor.height()):
        for x in range(sensor.width()):
            x_f = (x - cx) / fx
            y_f = (y - cy) / fy
            r2 = x_f * x_f + y_f * y_f
            x_c = x_f * (1 + dist_coeffs[0] * r2 + dist_coeffs[1] * r2 * r2 + dist_coeffs[4] * r2 * r2 * r2) + 2 * dist_coeffs[2] * x_f * y_f + dist_coeffs[3] * (r2 + 2 * x_f * x_f)
            y_c = y_f * (1 + dist_coeffs[0] * r2 + dist_coeffs[1] * r2 * r2 + dist_coeffs[4] * r2 * r2 * r2) + dist_coeffs[2] * (r2 + 2 * y_f * y_f) + 2 * dist_coeffs[3] * x_f * y_f
            map_x.set_pixel(x, y, int(cx + fx * x_c))
            map_y.set_pixel(x, y, int(cy + fy * y_c))

# 初始化相机
sensor.set_auto_exposure(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

# 校正相机
calibrate_camera()

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 应用畸变校正
    img.remap(map_x, map_y)

    # 显示图像
    img.draw_string(0, 0, "OpenMV Distortion Correction", color=(255,255,255), scale=2)
    img.draw_string(0, img.height()-16, "FPS: %d" % clock.fps(), color=(255,255,255), scale=2)
    img.show()

您可以根据您的需求调整代码中的相机分辨率、畸变参数和焦距等参数。此外，此示例代码假定您已经将相机连接到OpenMV开发板上，并正确配置了传感器。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。