桶形畸变校正用透镜畸变模型法代码

桶形畸变校正可以使用透镜畸变模型法来实现。这个模型假设相机的畸变是由于透镜形状不完美导致的，并且可以通过一个多项式函数来描述。以下是一个基于Python的实现代码：

import numpy as np
import cv2

def undistort_image(image, K, D):
    """
    对图像进行桶形畸变校正
    :param image: 原始图像
    :param K: 相机内参矩阵
    :param D: 畸变系数
    :return: 畸变校正后的图像
    """
    h, w = image.shape[:2]
    mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(K, D, None, K, (w, h), cv2.CV_32FC1)
    return cv2.remap(image, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)

def rectify_image(image_path, K, D):
    """
    对图像进行桶形畸变校正，并显示结果
    :param image_path: 原始图像路径
    :param K: 相机内参矩阵
    :param D: 畸变系数
    """
    image = cv2.imread(image_path)
    undistorted_image = undistort_image(image, K, D)
    cv2.imshow("Original Image", image)
    cv2.imshow("Undistorted Image", undistorted_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    # 设置相机内参矩阵和畸变系数
    K = np.array([[500, 0, 320], [0, 500, 240], [0, 0, 1]])
    D = np.array([-0.1, 0.2, -0.05, 0.001, 0])
    # 校正图像
    rectify_image("test_image.png", K, D)

在这个代码中，我们使用了OpenCV的`initUndistortRectifyMap`函数来计算畸变校正的映射矩阵，然后使用`remap`函数对图像进行校正。在`rectify_image`函数中，我们读取了一张测试图像，并将其畸变校正后显示出来。

请注意，这个代码中的相机内参矩阵和畸变系数是一个示例值，需要根据实际相机参数进行修改。