opencv 如果有4张图拼接后发生了畸变,如何用python完对对4张图畸变的校正

要对拼接后的图像进行畸变校正，可以使用 OpenCV 中的相机标定和畸变校正技术。具体步骤如下：

1. 使用相机拍摄棋盘格图像，将图像传入 OpenCV 中的 `findChessboardCorners` 函数中，自动检测棋盘格角点位置。

2. 根据检测到的角点位置，使用 `calibrateCamera` 函数计算相机的内参矩阵和畸变系数。

3. 使用 `undistort` 函数对拼接后的图像进行畸变校正。

下面是一个简单的 Python 代码示例，假设拼接后的图像为 `img`：

import cv2
import numpy as np

# 定义棋盘格的行数和列数
rows = 9
cols = 6

# 定义棋盘格角点坐标
objp = np.zeros((rows*cols, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:cols, 0:rows].T.reshape(-1, 2)

# 存储棋盘格角点坐标和图像中检测到的角点坐标
objpoints = []  
imgpoints = []

# 加载棋盘格图像
img = cv2.imread('chessboard.jpg')

# 检测棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, (cols, rows), None)

if ret:
    objpoints.append(objp)
    imgpoints.append(corners)

    # 计算相机的内参矩阵和畸变系数
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img.shape[:2], None, None)

    # 对图像进行畸变校正
    img_undistorted = cv2.undistort(img, mtx, dist)

    # 显示校正前后的图像
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('Undistorted Image', img_undistorted)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，上述代码只对单张图像进行畸变校正，如果要对多张图像进行拼接并校正，则需要进行更加复杂的处理。例如，可以先将多张图像拼接成全景图像，然后再进行相机标定和畸变校正。