opencv的undistort函数对图像进行矫正
时间: 2023-11-28 11:49:30 浏览: 30
是的,OpenCV的`undistort`函数可以对图像进行矫正,它可以通过摄像机的内参和畸变系数将图像中的畸变进行校正,得到一个没有畸变的图像。这个函数的调用方式为:
```python
dst = cv2.undistort(src, camera_matrix, dist_coeffs)
```
其中,`src`为输入图像,`camera_matrix`为摄像机内参矩阵,`dist_coeffs`为摄像机的畸变系数。函数返回的是校正后的图像`dst`。
相关问题
opencv写一段将IplImage格式的图像使用undistort函数进行畸变矫正的代码
好的,以下是使用OpenCV的`undistort`函数对`IplImage`格式的图像进行畸变矫正的代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取原始图像
IplImage* src = cvLoadImage("input.jpg");
// 标定参数
CvMat* cameraMatrix = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1);
CvMat* distCoeffs = cvCreateMat(1, 5, CV_32FC1);
// 假设已经使用calibrateCamera函数进行相机标定,将标定参数赋值给cameraMatrix和distCoeffs
// 畸变矫正
IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
cvUndistort2(src, dst, cameraMatrix, distCoeffs);
// 显示矫正后的图像
cvNamedWindow("Undistorted Image");
cvShowImage("Undistorted Image", dst);
cvWaitKey();
// 释放内存
cvReleaseImage(&src);
cvReleaseImage(&dst);
cvReleaseMat(&cameraMatrix);
cvReleaseMat(&distCoeffs);
return 0;
}
```
其中,`cvLoadImage`函数用于读取原始图像,`cameraMatrix`和`distCoeffs`分别是相机的内参矩阵和畸变系数,这里假设已经使用`calibrateCamera`函数进行了相机标定并得到了这两个参数。`cvUndistort2`函数将原始图像进行畸变矫正,矫正后的图像保存在`dst`中,最后使用`cvShowImage`函数显示矫正后的图像。最后别忘了释放内存。
使用Opencv对相机进行畸变矫正
相机镜头存在畸变,会导致图像中的物体形变或者变形。为了解决这个问题,我们可以使用OpenCV对相机进行畸变矫正。
步骤如下:
1. 读取相机内参矩阵和畸变系数,可以通过相机标定得到。
```python
import numpy as np
import cv2
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 相机内参矩阵
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3]) # 畸变系数
```
2. 读取图像并进行畸变矫正。
```python
img = cv2.imread('input.jpg') # 读取图像
h, w = img.shape[:2]
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist_coef, (w, h), 1, (w, h)) # 计算新的内参矩阵
undistorted_img = cv2.undistort(img, K, dist_coef, None, new_K) # 畸变矫正
```
其中,cv2.getOptimalNewCameraMatrix()函数可以计算新的内参矩阵,cv2.undistort()函数可以对图像进行畸变矫正。
3. 可以选择只保留校正后的有效区域部分。
```python
x, y, w, h = roi
undistorted_img = undistorted_img[y:y+h, x:x+w]
```
这样就完成了对相机的畸变矫正。
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import cv2
# 定义相机内参矩阵和畸变系数
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# 读取图像并进行畸变矫正
img = cv2.imread('input.jpg')
h, w = img.shape[:2]
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist_coef, (w, h), 1, (w, h))
undistorted_img = cv2.undistort(img, K, dist_coef, None, new_K)
# 只保留校正后的有效区域部分
x, y, w, h = roi
undistorted_img = undistorted_img[y:y+h, x:x+w]
# 显示结果
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```