Python实时相机畸变校正

在Python中，实时相机畸变校正是为了纠正摄像头拍摄图像时由于光学系统的非理想特性造成的变形或失真。通常通过OpenCV库来处理这个问题，它提供了一套完整的工具来处理图像处理任务，包括畸变校正。

OpenCV中的`cv2.getOptimalNewCameraMatrix()`和`cv2.undistort()`函数可以用于这一过程。首先，你需要获取摄像头的内参矩阵（distCoeffs）和光心坐标（newCameraMatrix），这通常是通过`calibrateCamera()`函数进行标定得到的。然后，你可以使用`undistort()`函数对每一帧的图像进行校正：

import cv2
import numpy as np

# 假设已知的内参矩阵和偏距系数
camera_matrix = ... # 畸变系数矩阵
dist_coeffs = ... # 偏离系数向量

# 获取新的无畸变相机矩阵
new_camera_matrix, _ = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, dist_coeffs, (image_width, image_height), 0)

# 初始化视频流或捕获器
cap = cv2.VideoCapture(0) or cv2.VideoCapture('video.mp4')

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 对当前帧进行畸变校正
    undistorted_frame = cv2.undistort(frame, camera_matrix, dist_coeffs, None, new_camera_matrix)
    
    # 显示原始和校正后的图像
    cv2.imshow('Original Image', frame)
    cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_frame)
    
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()