如何求得径向畸变和切向畸变模型中的5个畸变参数,来校正由于镜头畸变引起的图像的变形失真,python代码
时间: 2024-02-03 17:12:46 浏览: 29
首先,我们需要导入OpenCV库和NumPy库。
```
import cv2
import numpy as np
```
然后,我们需要使用OpenCV中的函数读取图像。
```
img = cv2.imread('image.jpg')
```
接下来,我们需要定义相机的内参矩阵。在这里,我们假设相机的焦距为fx和fy,图像中心的坐标为cx和cy。
```
fx = 500
fy = 500
cx = img.shape[1] / 2
cy = img.shape[0] / 2
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
```
然后,我们需要定义径向畸变和切向畸变的系数。在这里,我们假设径向畸变系数为k1、k2和k3,切向畸变系数为p1和p2。
```
k1 = 0.1
k2 = 0.01
k3 = 0
p1 = 0
p2 = 0
```
接下来,我们需要使用OpenCV中的函数定义畸变参数。
```
dist_coeffs = np.array([[k1, k2, p1, p2, k3]])
```
然后,我们可以使用OpenCV中的函数校正图像。
```
img_undistorted = cv2.undistort(img, K, dist_coeffs)
```
最后,我们可以使用OpenCV中的函数显示校正后的图像。
```
cv2.imshow('Undistorted Image', img_undistorted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整的代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
fx = 500
fy = 500
cx = img.shape[1] / 2
cy = img.shape[0] / 2
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
k1 = 0.1
k2 = 0.01
k3 = 0
p1 = 0
p2 = 0
dist_coeffs = np.array([[k1, k2, p1, p2, k3]])
img_undistorted = cv2.undistort(img, K, dist_coeffs)
cv2.imshow('Undistorted Image', img_undistorted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```