k1、k2、p1、p2、k3只考虑径向畸变
时间: 2023-08-31 19:56:49 浏览: 64
如果只考虑径向畸变,可以使用以下步骤将Matlab的标定结果应用于图像中:
1. 在Matlab中进行相机标定,获取相机的内参矩阵和径向畸变系数k1、k2、k3。
2. 在PyCharm中导入所需的库,如OpenCV和NumPy。
3. 使用OpenCV加载要应用标定结果的图像。
4. 创建新的相机内参矩阵,将切向畸变系数p1和p2设置为零。
示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 相机内参矩阵和径向畸变系数
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx],
[0, fy, cy],
[0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, 0, 0, k3])
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 图像去畸变
undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs)
# 显示结果
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意替换示例代码中的`fx`、`fy`、`cx`、`cy`、`k1`、`k2`、`k3`等参数为你在Matlab中获得的实际数值。
5. 运行代码,查看去畸变后的图像。
这样,你就可以在PyCharm中将Matlab的相机标定结果应用于图像中,并只考虑径向畸变。