只有相机内参fx,fy,cx,cy,k1,k2,p1,p2,k3，如何简单矫正图像，python代码

在摄影中，相机内参通常表示为一个矩阵，包含了焦距(fx, fy)、光心坐标(cx, cy)以及径向畸变系数(k1, k2, p1, p2, k3)等信息。为了纠正这种几何畸变，可以使用OpenCV库提供的undistort()函数，这个函数基于给定的内参和像素偏移来校正图像。

下面是一个简单的Python示例，假设你已经有了上述内参：

import cv2
import numpy as np

# 假设这是你的相机内参矩阵
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])  # 畸变系数

def undistort_image(img, camera_matrix, dist_coeffs):
    new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, dist_coeffs, img.shape[::-1], 1, img.shape[::-1])
    dst = cv2.undistort(img, camera_matrix, dist_coeffs, None, new_camera_matrix)
    x, y, w, h = roi
    dst = dst[y:y+h, x:x+w]
    return dst

# 使用你的图片路径和内参
img_path = 'your_image.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
corrected_img = undistort_image(img, camera_matrix, dist_coeffs)

cv2.imwrite('corrected_image.jpg', corrected_img)

在这个例子中，`getOptimalNewCameraMatrix()`用于计算新的无畸变映射区域，然后`undistort()`函数实际进行图像校正。请注意，你需要根据实际图片尺寸调整`img.shape[::-1]`。