依据摄像头内参 获取图片畸变系数 c++

摄像头内参是指摄像头的固有属性，包括焦距、像素大小、主点位置等信息，用于描述摄像头的成像特性。而图片畸变系数c是指由于摄像头镜头形状等因素引起的图像失真程度。

为了获取图片畸变系数c，首先需要通过相机标定的方法获得摄像头的内参矩阵。相机标定是一种通过采集多张已知模式的图像，然后通过图像处理技术来估算相机内参的过程。

在相机标定过程中，需要准备一个特殊的标定板，例如棋盘格或者圆点板，将其放在摄像头前，并采集多张图像。通过在这些图像中提取出标定板的角点信息，并结合已知的标定板尺寸，可以利用相机标定算法求解出摄像头的内参矩阵。

获取了摄像头的内参矩阵后，可以利用这个矩阵进行畸变校正。畸变校正的目标是将图像中的失真部分修正为正常图像样式。通过对图像的畸变部分进行建模，可以得到畸变系数c的估计值。

具体而言，畸变模型一般采用的是Brown模型或者鱼眼畸变模型，通过将内参矩阵与畸变系数结合起来，利用标定板上的特征点在图像上的坐标与实际坐标之间的对应关系，可以通过非线性优化算法来估计出畸变系数c。

总之，通过摄像头的内参矩阵和畸变校正算法，可以获得图片畸变系数c，进而可以对图像进行畸变校正，提高图像质量和准确性。

相关问题

fs = cv::filestorage读取相机内参矩阵和畸变系数

fs = cv::FileStorage是OpenCV中用于读取和写入文件的类，可以用来读取相机内参矩阵和畸变系数。

在读取之前，我们需要先创建一个cv::FileStorage对象，并打开相机参数文件，例如：

cv::FileStorage fs("camera_params.yaml", cv::FileStorage::READ);

这里将相机参数保存在名为camera_params.yaml的文件中。

接下来，我们可以使用fs["参数名称"]来访问相机内参矩阵和畸变系数。假设相机内参矩阵的参数名称为"intrinsic_matrix"，畸变系数的参数名称为"distortion_coeffs"，我们可以使用以下代码来读取它们：

cv::Mat intrinsic_matrix;
cv::Mat distortion_coeffs;

fs["intrinsic_matrix"] >> intrinsic_matrix;
fs["distortion_coeffs"] >> distortion_coeffs;

最后，我们还需要确保读取成功。可以使用以下代码来检查读取是否成功：

if (intrinsic_matrix.empty() || distortion_coeffs.empty()) {
// 读取失败，处理错误的情况
} else {
// 读取成功，可以继续使用相机内参矩阵和畸变系数
}

读取相机内参矩阵和畸变系数后，我们可以在相机校正和图像处理等方面使用它们，以获得更好的结果。

MATLAB工具如何查看相机内参和畸变系数向量

MATLAB提供了一个相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox），可以用于标定相机并获取相机的内参和畸变系数向量。使用此工具箱，您需要拍摄多个不同角度的标定板图像，并输入这些图像的像素坐标和标定板的真实世界坐标，工具箱依据这些数据进行标定，并计算出相机的内参和畸变系数向量。您可以使用下面的代码来调用此工具箱：

% 加载相机标定工具箱
addpath('工具箱的路径');

% 拍摄标定板图像并存储像素坐标和真实世界坐标
imagePoints = [x1, y1; x2, y2; ...]; % 像素坐标
worldPoints = [X1, Y1, Z1; X2, Y2, Z2; ...]; % 真实世界坐标

% 标定相机并获取内参和畸变系数向量
[cameraParams, imagesUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);

% 打印相机的内参和畸变系数向量
disp(cameraParams.IntrinsicMatrix');
disp(cameraParams.RadialDistortion');
disp(cameraParams.TangentialDistortion');

注意：在上面的代码中，`x1`、`y1`、`X1`等变量是您拍摄的标定板图像的像素坐标和真实世界坐标，您需要替换成您自己的数据。此外，您需要将`工具箱的路径`替换成相机标定工具箱的实际路径。