opencv几何校正代码

OpenCV提供了多种几何校正方法，包括图像的翻转、平移、旋转、仿射和透视变换。其中，旋转可以使用霍夫线变换实现，仿射变换需要三个点，透视变换需要四个点。对于单目校正，OpenCV提供了一个现成的去畸变算法，可以通过cv::calibrateCamera()获取畸变系数，然后使用cv::undistort()函数或cv::initUndistortRectifyMap()和cv::remap()函数对图像进行校正。以下是一个简单的旋转示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("image.jpg");
    if (src.empty())
    {
        return -1;
    }

    Point2f center(src.cols / 2.0, src.rows / 2.0);
    double angle = 45.0;
    double scale = 1.0;

    Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
    Mat dst;
    warpAffine(src, dst, rot_mat, src.size());

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

相关问题

opencv 极线校正

极线校正是一种用于矫正相机镜头失真的技术，常用于双目或多目视觉系统中。在双目视觉系统中，由于每个相机的位置、旋转或焦距等参数可能略有不同，因此会导致两个相机拍摄的图像存在一定的失真。极线校正的目的就是通过调整相机的参数，使得两个相机拍摄的图像对齐并保持一定的几何关系，从而方便后续的立体视觉处理。

在opencv中，可以使用cv2.stereoRectify和cv2.initUndistortRectifyMap等函数来实现极线校正。首先需要通过cv2.stereoRectify函数计算出一些摄像机矫正和投影矩阵，然后利用这些矩阵以及cv2.initUndistortRectifyMap函数得到双目相机的映射关系，进而进行图像矫正。

极线校正的过程并不复杂，但需要谨慎地处理摄像机参数以及相机的畸变等因素，以确保最终的校正效果达到预期。通过opencv中提供的函数和技术，可以有效地实现极线校正，为后续的立体视觉处理提供良好的基础。因此，极线校正在计算机视觉领域中具有重要的应用意义。

python 几何校正

Python中的几何校正是指对图像进行几何变换以纠正图像的畸变或扭曲。在Python中，可以使用OpenCV库来实现几何校正。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用OpenCV进行几何校正：

import cv2
import numpy as np

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

# 定义原始图像中的四个角点坐标
original_points = np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]])

# 定义纠正后的图像中的四个角点坐标（与原始角点一一对应）
corrected_points = np.float32([[x1_corrected, y1_corrected], [x2_corrected, y2_corrected], [x3_corrected, y3_corrected], [x4_corrected, y4_corrected]])

# 计算透视变换矩阵
perspective_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(original_points, corrected_points)

# 应用透视变换矩阵，进行几何校正
corrected_image = cv2.warpPerspective(image, perspective_matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 显示原始图像和校正后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Corrected Image', corrected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在以上代码中，你需要自己定义原始图像中的四个角点坐标（original_points）和纠正后的图像中的四个角点坐标（corrected_points）。通过计算透视变换矩阵（perspective_matrix），然后应用该变换矩阵，可以实现几何校正。最后，使用cv2.imshow()函数显示原始图像和校正后的图像。

请注意，实际操作中，你需要根据具体的几何校正需求，调整输入图像的角点坐标和纠正后的角点坐标。