opencv 畸变矫正后视场角变小

在OpenCV中，畸变矫正是一种常用的图像处理技术，用于校正由于相机镜头畸变引起的图像形变。畸变矫正后，图像的视场角可能会变小，这是因为畸变矫正会对图像进行裁剪或者拉伸，以消除镜头畸变带来的形变。

具体来说，OpenCV中的畸变矫正主要通过以下两个步骤实现：

1. 畸变参数估计：首先需要通过相机标定等方法获取相机的畸变参数，包括径向畸变和切向畸变等。这些参数描述了相机镜头的畸变情况。

2. 畸变矫正：根据估计得到的畸变参数，对图像进行畸变矫正。在矫正过程中，OpenCV会根据畸变参数对图像进行裁剪或者拉伸，以消除镜头畸变带来的形变。

由于畸变矫正会对图像进行裁剪或者拉伸，因此矫正后的图像视场角可能会变小。这是因为裁剪或者拉伸会导致图像边缘的信息丢失或者压缩，从而使得视场角变小。

相关问题

opencv畸变矫正

对于OpenCV中的畸变矫正，你可以使用`cv2.undistort()`函数来实现。首先，你需要获取相机的畸变参数，包括相机的内参矩阵和畸变系数。通常，这些参数可以通过相机标定来获取。

一旦你有了这些参数，你可以使用以下代码进行畸变矫正：

import cv2
import numpy as np

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

# 定义相机的内参矩阵和畸变系数
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx],
                          [0, fy, cy],
                          [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 畸变矫正
undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs)

# 显示结果
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，你需要将`fx`、`fy`、`cx`、`cy`分别替换为相机的焦距和光心坐标，`k1`、`k2`、`p1`、`p2`、`k3`分别替换为相机的径向畸变和切向畸变系数。

通过使用`cv2.undistort()`函数，你可以对图像进行畸变矫正，并将结果显示出来。请确保将`image.jpg`替换为你要进行畸变矫正的图像路径。

opencv畸变矫正函数

OpenCV中的畸变矫正函数是 `undistort()`。它需要输入以下参数：

1. `src`: 输入图像。
2. `cameraMatrix`: 相机的内参矩阵。
3. `distCoeffs`: 相机的畸变系数。
4. `dst`: 输出图像。
5. `newCameraMatrix`: 可选参数，输出图像的内参矩阵。如果未指定，则默认使用 `cameraMatrix`。
6. `balance`: 可选参数，控制输出图像的缩放比例。默认值为1.0。

以下是使用 `undistort()` 函数进行畸变矫正的示例代码：

import cv2

# 加载输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 定义相机内参矩阵和畸变系数
cameraMatrix = [[fx, 0, cx],
                [0, fy, cy],
                [0, 0, 1]]
distCoeffs = [k1, k2, p1, p2, k3]

# 进行畸变矫正
dst = cv2.undistort(img, cameraMatrix, distCoeffs)

# 显示输出图像
cv2.imshow('Undistorted Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要将 `fx`、`fy`、`cx`、`cy`、`k1`、`k2`、`p1`、`p2`、`k3` 替换为相应的相机内参和畸变系数的值。