C++代码实现沙姆相机畸变矫正

在C++中，沙姆(Schmidt)相机畸变矫正通常涉及对广角摄像头拍摄图像中的非线性失真进行校正。Sham矫正是一种常见的单应性相机模型，用于处理像差引起的几何变形。下面是一个简单的示例，展示如何使用OpenCV库实现这种矫正：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

// 定义 Sham 矫正函数
cv::Mat shamCorrect(const cv::Mat& distortedImage, const cv::Mat& cameraMatrix, const cv::Mat& distortionCoeffs, bool radialOnly = true) {
    // 使用Undistort函数，它需要相机矩阵、畸变系数以及是否只考虑径向畸变
    cv::Mat undistorted;
    cv::undistort(distortedImage, undistorted, cameraMatrix, distortionCoeffs, cv::noArray(), radialOnly ? 0 : cv::CameraCalibrationParams());

    return undistorted;
}

int main() {
    // 假设你已经有了distortedImage(扭曲的图像)，cameraMatrix(相机内参矩阵)和distortionCoeffs(畸变系数)
    cv::Mat src, dst;
    // 转换图片到灰度，如果原图已经是灰度则可以省略这一步
    cv::cvtColor(src, dst, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 应用Sham矫正
    cv::Mat correctedImage = shamCorrect(dst, cameraMatrix, distortionCoeffs);

    // 显示原始和校正后的图像
    cv::imshow("Distorted Image", src);
    cv::imshow("Corrected Image", correctedImage);

    // 等待用户按键并关闭窗口
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在这个例子中，`cameraMatrix`和`distortionCoeffs`通常通过摄像头的标定过程获得。如果你想在实际项目中使用，确保先进行了摄像头的校准。