matlab 畸变矫正
时间: 2023-10-17 17:07:04 浏览: 91
好的,针对您的问题,我可以给出以下步骤:
1. 读取图像
2. 提取相机内参和畸变系数
3. 使用 `cv2.getOptimalNewCameraMatrix()` 函数计算新的相机内参
4. 使用 `cv2.undistort()` 函数进行畸变矫正
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 相机内参和畸变系数
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# 计算新的相机内参
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist_coef, img.shape[:2], 1)
# 畸变矫正
dst = cv2.undistort(img, K, dist_coef, None, new_K)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
相关问题
matlab畸变矫正
对于MATLAB中的图像畸变校正,可以使用相机标定工具箱(Camera Calibrator Toolbox)来完成。以下是一个简单的步骤:
1. 收集一组被畸变的图像,这些图像应该覆盖您感兴趣的场景。
2. 打开MATLAB并导入相机标定工具箱。在命令窗口中输入 `cameraCalibrator` 即可打开该工具。
3. 点击 "Load images" 按钮,选择您收集的图像。
4. 在标定板选项卡中选择适当的标定板类型和大小。如果您使用的是常见的棋盘格标定板,可以选择 "Checkerboard" 并输入其尺寸。
5. 在 "Calibration settings" 选项卡中,选择适当的标定参数。默认参数通常可以工作,但您也可以根据需要进行调整。
6. 点击 "Calibrate" 按钮开始标定过程。该工具箱将分析图像并计算出相机的内部和外部参数。
7. 标定完成后,您可以点击 "Export" 按钮将相机参数保存到 MATLAB 工作空间中。
8. 使用 `undistortImage` 函数将图像进行畸变校正。示例代码如下:
```matlab
% 假设您已经保存了相机参数到名为 "cameraParams" 的变量中
image = imread('distorted_image.jpg');
undistortedImage = undistortImage(image, cameraParams);
imshow(undistortedImage);
```
这样,您就可以使用相机标定工具箱和`undistortImage`函数来实现MATLAB中的图像畸变校正。
matlab畸变矫正为什么要进行归一化和反归一化处理
在进行Matlab畸变矫正时,归一化和反归一化处理是必要的步骤。这两个步骤的目的是将图像坐标转换为归一化坐标,以便更好地进行畸变矫正。
首先,进行归一化处理是为了将图像坐标转换为归一化坐标。归一化坐标是指将图像坐标映射到一个固定的范围内,通常是[-1, 1]或[0, 1]。这样做的好处是可以消除图像尺度的影响,使得不同尺寸的图像可以进行统一处理。同时,归一化坐标还可以简化计算,方便后续的畸变矫正算法。
接下来,进行反归一化处理是为了将畸变矫正后的归一化坐标转换回原始的图像坐标。这个步骤是为了保持图像的几何形状和尺寸不变,以便后续的图像处理和分析。反归一化处理可以将归一化坐标映射回原始图像的像素坐标,使得畸变矫正后的图像能够与原始图像对应。
总结来说,归一化和反归一化处理在Matlab畸变矫正中的作用是将图像坐标转换为归一化坐标,消除图像尺度的影响,并将畸变矫正后的归一化坐标转换回原始图像的像素坐标,保持图像的几何形状和尺寸不变。