openmv畸变矫正

OpenMV并不直接支持镜头畸变校正。在引用中提到，梦飞在openmv的底层代码上做了一些算法集成和硬件集成，其中支持了一些常见的图像处理算法，如颜色识别、二维码识别等。然而，并没有提到镜头畸变校正。通常情况下，镜头畸变校正需要借助于额外的算法和工具来完成，如OpenCV等。这些工具可以用于校正图像中的畸变，以提高图像的几何形状和精度。所以，如果需要对OpenMV图像进行畸变校正，可以将图像导入到OpenCV等工具中进行处理。

相关问题

openmv矫正畸变

你可以使用OpenMV来矫正图像中的畸变。OpenMV是一个基于MicroPython的嵌入式计算机视觉平台，它能够进行实时图像处理和分析。要矫正畸变，你可以使用OpenMV中的镜头校准功能。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要获取畸变图像。你可以使用OpenMV来捕获一张包含棋盘格或其他已知形状的畸变图像。

2. 然后，利用OpenMV的镜头校准功能，对图像进行处理。你可以使用`sensor.snapshot()`函数来获取图像，并使用`img.lens_corr()`函数来矫正畸变。该函数需要提供相机的校准参数，如焦距和畸变系数。

3. 最后，你可以使用OpenMV将矫正后的图像保存或者显示出来，以便进行后续处理或分析。

需要注意的是，镜头校准需要提供相机的校准参数，这些参数可以通过相机制造商提供的工具或者自行测量获得。另外，不同的畸变模型可能需要不同的校准参数，所以在使用镜头校准功能之前，请确保已经准确获取了相机的校准参数。

openmv 透视矫正

在OpenMV中，透视矫正是一种图像处理技术，用于校正由于摄像头角度或透视变换引起的图像畸变。通过透视矫正，可以将图像中的平面物体恢复为其原始形状，使其在图像中呈现出正常的比例和几何形状。

OpenMV提供了一些功能和算法来实现透视矫正。例如，可以使用OpenMV的图像处理库来检测图像中的角点或特征点，然后使用这些点来计算透视变换矩阵。透视变换矩阵可以应用于图像，以校正透视畸变。

此外，OpenMV还提供了一些示例代码和教程，以帮助用户了解和实现透视矫正。用户可以根据具体的应用需求和场景，选择适合的方法和算法来进行透视矫正。

总之，OpenMV提供了一些功能和算法来实现透视矫正，用户可以根据具体需求选择合适的方法和算法来进行图像处理和透视矫正。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [openmv底层算法剖析---梦飞openmv前传](https://blog.csdn.net/weixin_40672861/article/details/128467811)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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