在仅有一张图片的情况下进行广角畸变校正,你提供参考代码吗
时间: 2023-04-03 21:02:39 浏览: 116
当然可以,以下是参考代码:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 获取图片的宽度和高度
h, w = img.shape[:2]
# 设置畸变矫正的参数
K = [[w, 0, w/2], [0, w, h/2], [0, 0, 1]]
D = [0, 0, 0, 0]
# 进行畸变矫正
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, D, (w, h), 1, (w, h))
dst = cv2.undistort(img, K, D, None, new_K)
# 显示结果
cv2.imshow('result', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码使用 OpenCV 库进行广角畸变校正,首先读取图片,然后获取图片的宽度和高度,接着设置畸变矫正的参数,最后使用 `cv2.undistort()` 函数进行畸变矫正,并显示结果。
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枕形畸变校正matlab
枕形畸变是由于相机镜头成像的非均匀性而产生的一种图像畸变,常见于鱼眼镜头等广角镜头。对于枕形畸变的校正,可以使用Matlab的图像处理工具箱中的函数来实现。
具体步骤如下:
1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 使用Matlab的内置函数“undistortImage”进行校正。该函数需要指定相机参数矩阵、畸变系数等参数。
3. 输出校正后的图像。
下面是一个示例代码:
```
% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('example.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 定义相机参数矩阵和畸变系数
K = [f 0 cx; 0 f cy; 0 0 1];
D = [k1 k2 p1 p2 k3];
% 使用undistortImage函数进行校正
undistorted_img = undistortImage(gray_img, K, D);
% 输出校正后的图像
imshowpair(gray_img, undistorted_img, 'montage');
```
其中,f、cx、cy、k1、k2、p1、p2、k3等参数需要根据具体相机镜头和图像进行确定。
用OpenCV4.7版本实现畸变校正
畸变校正是图像处理中的一个重要步骤,它可以消除图像中因镜头畸变而引起的失真现象。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多图像处理的函数和工具。下面是一个使用OpenCV 4.7版本实现畸变校正的示例代码。
首先,我们需要读取原始图像和相机的畸变参数。假设我们已经有了一个名为"image.jpg"的图像和一个名为“camera.xml”的相机参数文件。可以使用以下代码加载它们:
``` python
import cv2
# Load image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Load camera parameters
with open("camera.xml", 'r') as f:
parameters = f.read()
```
注意,相机参数文件应该是XML格式的,并且应该包含以下参数:
- camera_matrix: 相机内部参数矩阵
- dist_coeffs: 相机畸变系数
接下来,我们需要使用相机参数和图像的大小创建一个畸变校正映射。这可以通过cv2.initUndistortRectifyMap函数完成。示例代码如下:
``` python
# Get image size
h, w = img.shape[:2]
# Load camera parameters
with open("camera.xml", 'r') as f:
parameters = f.read()
# Parse camera parameters
camera_params = cv2.omnidir_undistorter.parseXML(parameters)
# Create rectification map
map1, map2 = cv2.omnidir_undistorter.initUndistortRectifyMap(
camera_params["camera_matrix"],
camera_params["dist_coeffs"],
camera_params["xi"],
np.eye(3),
camera_params["new_size"],
cv2.CV_16SC2)
```
在上面的代码中,我们首先获取图像的大小。然后,我们解析相机参数,并使用cv2.omnidir_undistorter.initUndistortRectifyMap函数创建了一个校正映射。这个函数需要以下参数:
- camera_matrix: 相机内部参数矩阵
- dist_coeffs: 相机畸变系数
- xi: xi参数,用于描述广角镜头的畸变
- R: 旋转矩阵,用于对图像进行旋转
- new_size: 输出图像的大小
- map1, map2: 输出的校正映射
一旦我们有了校正映射,我们就可以使用cv2.remap函数来对图像进行畸变校正。示例代码如下:
``` python
# Apply rectification map
undistorted = cv2.remap(img, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)
```
在上面的代码中,我们使用cv2.remap函数将校正映射应用于原始图像。这个函数需要以下参数:
- src: 输入图像
- map1, map2: 校正映射
- interpolation: 插值方法
最后,我们可以将校正后的图像保存到文件中。示例代码如下:
``` python
# Save output image
cv2.imwrite("undistorted.jpg", undistorted)
```
以上就是使用OpenCV 4.7版本实现畸变校正的完整代码。