利用OpenCV库实现平场校正的图像处理程序

平场校正是一种图像处理技术，用于纠正由相机透镜畸变引起的图像畸变。 OpenCV是一种流行的计算机视觉库，它提供了用于实现平场校正的工具。以下是一个用OpenCV库实现平场校正的图像处理程序的示例：

import cv2
import numpy as np

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

# 定义相机内部参数矩阵
K = np.array([[1000, 0, 500], [0, 1000, 500], [0, 0, 1]])

# 定义相机畸变参数
dist_coeff = np.array([0.1, 0.01, 0, 0])

# 进行平场校正
img_undistorted = cv2.undistort(img, K, dist_coeff)

# 显示校正后的图像
cv2.imshow('Undistorted Image', img_undistorted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先通过cv2.imread()函数读取需要进行平场校正的图像。接着，定义了相机内部参数矩阵K和相机畸变参数dist_coeff。这些参数可以通过相机标定技术获取。最后，调用cv2.undistort()函数对输入图像进行平场校正，得到校正后的图像img_undistorted。最后，使用cv2.imshow()函数显示校正后的图像。

注意：在实际应用中，相机内部参数矩阵和相机畸变参数需要根据相机的实际情况进行调整。