使用prescan中的lens distortion map文件去畸变代码

使用Prescan生成的Lens Distortion Map文件去畸变可以遵循以下步骤：

1. 读取Lens Distortion Map文件，获取图像的畸变参数。在Prescan中，Lens Distortion Map文件通常是以.exr格式保存的。

2. 加载需要去畸变的图像。

3. 将图像的像素坐标转换为归一化坐标。即将像素坐标的(x,y)值除以图像的宽度和高度，得到归一化坐标(u,v)。

4. 根据畸变参数计算出去畸变后的归一化坐标(u',v')。这一步通常需要使用畸变模型，例如Pinhole相机模型或Fish-eye相机模型，具体细节可以参考Prescan文档。

5. 将去畸变后的归一化坐标(u',v')转换回像素坐标(x',y')。即将归一化坐标的(u',v')值乘以图像的宽度和高度，得到像素坐标(x',y')。

6. 在去畸变后的图像上，将像素坐标(x',y')的像素值设置为原始图像上对应归一化坐标(u,v)的像素值。

7. 重复步骤3到6，直到所有像素都被处理完毕。

需要注意的是，实现去畸变代码时要考虑到图像的边界情况，可以使用插值算法来处理边界像素的值。另外，由于每张图像的畸变参数都不同，因此需要为每张图像单独计算畸变参数，以确保去畸变的准确性。

相关问题

怎样使用prescan中的lens distortion map文件去畸变

要使用 prescan 中的 lens distortion map 文件去畸变，可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取 lens distortion map 文件，该文件通常是一个二进制文件，包含了相机的畸变参数信息。可以使用 Python 中的 `numpy` 库读取该文件，具体可以参考 `numpy.fromfile` 函数的使用方法。

2. 获取需要去畸变的输入图像，通常是一个 JPEG 或 PNG 格式的文件。可以使用 Python 中的 `Pillow` 或 `OpenCV` 库读取该文件，具体可以参考 `Pillow.Image.open` 或 `cv2.imread` 函数的使用方法。

3. 根据读取到的 lens distortion map 文件和输入图像，使用 Python 中的 `cv2.undistort` 函数进行去畸变操作。具体来说，需要先使用 `cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap` 函数计算畸变校正映射表，然后再使用 `cv2.remap` 函数进行畸变校正。具体可以参考 OpenCV 官方文档中的例子，链接为：https://docs.opencv.org/master/dd/d12/tutorial_fisheye_calibration.html

4. 可以将去畸变后的图像保存为 JPEG 或 PNG 格式的文件，使用 Python 中的 `Pillow` 或 `OpenCV` 库即可。

需要注意的是，prescan 中的 lens distortion map 文件通常是由 prescan 自动计算得到的，因此需要确保该文件的正确性和准确性。此外，不同的相机型号和镜头可能具有不同的畸变模型和参数，因此需要根据实际情况进行适当的调整。

prescan中lens distortion map的去畸变公式是什么

在Prescan中，Lens Distortion Map的去畸变公式如下：

x_corrected = x * (1 + k1 * r^2 + k2 * r^4 + k3 * r^6)
y_corrected = y * (1 + k1 * r^2 + k2 * r^4 + k3 * r^6)

其中，(x, y)为未校正的像素坐标，(x_corrected, y_corrected)为去畸变后的像素坐标，r为径向畸变系数，具体计算方式为：

r = sqrt(x^2 + y^2)

k1、k2、k3为径向畸变系数，需要事先通过校准相机得到。