双目摄像头知道内参和外参时，用python写一个矫正畸变的代码

可以使用OpenCV库中的函数进行矫正畸变，具体代码如下：

import cv2

# 内参矩阵
mtx = [[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]
# 畸变系数
dist = [k1, k2, p1, p2, k3]

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像大小
h, w = img.shape[:2]

# 计算新的内参矩阵
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))

# 矫正畸变
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('corrected', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就可以对双目摄像头获取的图像进行畸变矫正了。

相关问题

相机标定python代码,并保存相机内参矩阵和外参矩阵为.txt文件，用以实现矫正

以下是使用Python OpenCV库进行相机标定的代码示例，并将相机内参矩阵和外参矩阵保存为.txt文件：

import numpy as np
import cv2
import glob

# 设置棋盘格的行列数
rows = 6
cols = 9

# 准备棋盘格角点的空列表
objpoints = []
imgpoints = []

# 获取棋盘格角点的世界坐标系坐标
objp = np.zeros((rows*cols,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:cols,0:rows].T.reshape(-1,2)

# 获取所有棋盘格图片的路径
images = glob.glob('path/to/images/*.jpg')

# 遍历所有图片
for fname in images:
    # 读取图片
    img = cv2.imread(fname)
    # 将图片转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 寻找棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols, rows), None)

    # 如果找到了棋盘格角点
    if ret == True:
        # 将棋盘格角点添加到列表中
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机内参矩阵
print("Camera matrix:")
print(mtx)

# 打印畸变系数
print("Distortion coefficients:")
print(dist)

# 保存相机内参矩阵和外参矩阵
np.savetxt('path/to/camera_matrix.txt', mtx)
np.savetxt('path/to/distortion_coefficients.txt', dist)

其中，`path/to/images/*.jpg`需要替换为存储棋盘格图片的路径，`path/to/camera_matrix.txt`和`path/to/distortion_coefficients.txt`需要替换为保存相机内参矩阵和畸变系数的文件路径。

相机标定python代码,并保存相机内参矩阵和外参矩阵为.txt文件，将保存的内参矩阵和外参矩阵用以实现矫正

以下是使用Python OpenCV库进行相机标定的代码示例，并将相机内参矩阵和外参矩阵保存为.txt文件，并使用保存的内参矩阵和外参矩阵实现相机矫正：

import numpy as np
import cv2
import glob

# 设置棋盘格的行列数
rows = 6
cols = 9

# 准备棋盘格角点的空列表
objpoints = []
imgpoints = []

# 获取棋盘格角点的世界坐标系坐标
objp = np.zeros((rows*cols,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:cols,0:rows].T.reshape(-1,2)

# 获取所有棋盘格图片的路径
images = glob.glob('path/to/images/*.jpg')

# 遍历所有图片
for fname in images:
    # 读取图片
    img = cv2.imread(fname)
    # 将图片转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 寻找棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols, rows), None)

    # 如果找到了棋盘格角点
    if ret == True:
        # 将棋盘格角点添加到列表中
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机内参矩阵
print("Camera matrix:")
print(mtx)

# 打印畸变系数
print("Distortion coefficients:")
print(dist)

# 保存相机内参矩阵和外参矩阵
np.savetxt('path/to/camera_matrix.txt', mtx)
np.savetxt('path/to/distortion_coefficients.txt', dist)

# 读取相机内参矩阵和外参矩阵
mtx = np.loadtxt('path/to/camera_matrix.txt')
dist = np.loadtxt('path/to/distortion_coefficients.txt')

# 读取需要矫正的图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 进行相机矫正
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 显示矫正前后的图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`path/to/images/*.jpg`需要替换为存储棋盘格图片的路径，`path/to/camera_matrix.txt`和`path/to/distortion_coefficients.txt`需要替换为保存相机内参矩阵和畸变系数的文件路径，`path/to/image.jpg`需要替换为需要矫正的图片的路径。