Python双目极线校正
时间: 2023-08-14 19:14:11 浏览: 93
Python中进行双目极线校正的方法有很多,可以使用OpenCV库来实现。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def rectify_images(img1, img2, K1, K2, D1, D2, R, T):
height, width = img1.shape[:2]
# 计算相机的新投影矩阵(P1, P2)
R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2 = cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, (width, height), R, T)
# 计算映射矩阵
map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, D1, R1, P1, (width,height), cv2.CV_32FC1)
map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, D2, R2, P2, (width,height), cv2.CV_32FC1)
# 通过映射矩阵进行校正
rectified_img1 = cv2.remap(img1, map1x, map1y, cv2.INTER_LINEAR)
rectified_img2 = cv2.remap(img2, map2x, map2y, cv2.INTER_LINEAR)
return rectified_img1, rectified_img2
# 读取图像
img1 = cv2.imread('left_image.jpg')
img2 = cv2.imread('right_image.jpg')
# 相机内参数矩阵和畸变系数
K1 = np.array([[fx1, 0, cx1],
[0, fy1, cy1],
[0, 0, 1]])
D1 = np.array([k1, k2, p1, p2])
K2 = np.array([[fx2, 0, cx2],
[0, fy2, cy2],
[0, 0, 1]])
D2 = np.array([k1, k2, p1, p2])
# 旋转矩阵和平移矩阵
R = np.array([[r11, r12, r13],
[r21, r22, r23],
[r31, r32, r33]])
T = np.array([t1, t2, t3])
# 进行双目极线校正
rectified_img1, rectified_img2 = rectify_images(img1, img2, K1, K2, D1, D2, R, T)
# 显示校正后的图像
cv2.imshow('Rectified Image 1', rectified_img1)
cv2.imshow('Rectified Image 2', rectified_img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先定义了一个`rectify_images`函数,用于对图像进行校正。然后,我们读取了左右两个图像,并定义了相机的内参数矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移矩阵。最后,调用`rectify_images`函数进行双目极线校正,并显示校正后的图像。
注意,上述代码中的相机参数需要根据实际情况进行设置。此外,还需要提前安装OpenCV库。