python OpenCV根据畸变半径进行桶形矫正

在 OpenCV 中，可以使用`cv2.getOptimalNewCameraMatrix()`和`cv2.undistort()`函数来进行畸变矫正和桶形矫正。

首先，需要使用`cv2.calibrateCamera()`函数来计算相机的内部参数（相机矩阵和畸变系数），具体方法可以参考官方文档。

然后，可以使用`cv2.getOptimalNewCameraMatrix()`函数来计算一个新的相机矩阵，以最小化畸变和图像失真。该函数需要传入之前计算出的相机矩阵和畸变系数，以及图像的大小和一个alpha参数。alpha参数控制着新图像的缩放和剪裁程度，一般设置为0表示保留全部像素。

最后，可以使用`cv2.undistort()`函数来进行畸变矫正和桶形矫正。该函数需要传入原始图像、之前计算出的相机矩阵和畸变系数、新的相机矩阵以及一个标志位来控制是否进行裁剪。如果标志位设置为True，则输出图像会被裁剪为最大的无失真矩形区域。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 计算相机内部参数和畸变系数
mtx = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
h, w = img.shape[:2]

# 计算新的相机矩阵
new_mtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 0)

# 进行畸变矫正和桶形矫正
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, new_mtx)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，fx、fy、cx、cy、k1、k2、p1、p2和k3分别是相机内部参数和畸变系数的值。在实际使用中，需要根据相机的型号和实际测量得到的参数值来进行设置。