桶形畸变矫正python

桶形畸变是因为相机镜头的属性导致的，它会使得图像边缘的物体被压缩或拉伸，失真严重程度与相机所使用的镜头有关。矫正桶形畸变的方法是通过数学模型对相机镜头的失真进行建模，然后利用镜头参数矫正失真。在Python中，可以使用OpenCV库来实现这一过程。具体实现步骤可参考以下代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
h, w = img.shape[:2]

# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 相机畸变系数
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 畸变矫正
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist_coef, (w,h), 1, (w,h))
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(K, dist_coef, None, new_K, (w,h), 5)

dst_img = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Distortion Corrected Image', dst_img)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

python 桶形畸变矫正

针对图像的桶形畸变矫正，可以使用OpenCV库中的`cv2.undistort()`函数来实现。该函数需要提供相机的内参矩阵和畸变系数，可以通过相机标定得到。下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('distorted.jpg')

# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx],
              [0, fy, cy],
              [0, 0, 1]])

# 畸变系数
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 进行矫正
img_undistorted = cv2.undistort(img, K, dist_coef)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', img_undistorted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`fx`和`fy`是相机的焦距，`cx`和`cy`是相机的光心坐标，`k1`、`k2`、`p1`、`p2`和`k3`是畸变系数。在实际应用中，这些参数需要通过相机标定得到。

桶形畸变校正 自动调整参数和畸变参数 然后进行桶形畸变矫正代码

以下是Python实现的自动调整参数和畸变参数并进行桶形畸变校正的代码：

import numpy as np
import cv2

def undistort(image, k1, k2, p1, p2, fx, fy, cx, cy):
    # 获取图像的宽度和高度
    h, w = image.shape[:2]

    # 构造相机矩阵
    K = np.array([[fx, 0, cx],
                  [0, fy, cy],
                  [0, 0, 1]])

    # 构造畸变系数
    dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2])

    # 计算新的相机矩阵
    new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist_coeffs, (w, h), 1, (w, h))

    # 校正图像
    undistorted = cv2.undistort(image, K, dist_coeffs, None, new_camera_matrix)

    # 返回校正后的图像
    return undistorted

# 自动调整参数和畸变参数
def calibrate(image_points, object_points, image_size):
    # 构造初始相机矩阵
    K = np.array([[1, 0, 0.5*image_size[0]],
                  [0, 1, 0.5*image_size[1]],
                  [0, 0, 1]])

    # 初始化畸变系数
    dist_coeffs = np.zeros((4,))

    # 计算相机矩阵和畸变系数
    rms, K, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, image_size, K, dist_coeffs)

    # 返回相机矩阵和畸变系数
    return K, dist_coeffs

# 构造棋盘格角点的三维坐标
def create_object_points(nx, ny, square_size):
    object_points = np.zeros((ny * nx, 3), np.float32)
    object_points[:, :2] = np.mgrid[0:nx, 0:ny].T.reshape(-1, 2)
    object_points *= square_size
    return object_points

# 获取棋盘格角点
def find_corners(image, nx, ny):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (nx, ny), None)
    if ret:
        return cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
    else:
        return None

# 读取输入图像
image = cv2.imread("input.png")

# 棋盘格的角点个数
nx, ny = 9, 6

# 棋盘格每个小正方形的边长
square_size = 0.023

# 构造棋盘格角点的三维坐标
object_points = create_object_points(nx, ny, square_size)

# 获取所有图像的角点
image_points = []
for i in range(1, 15):
    img = cv2.imread("calibration_images/calibration{}.png".format(i))
    corners = find_corners(img, nx, ny)
    if corners is not None:
        image_points.append(corners)
    else:
        print("Failed to find corners in calibration{}.png".format(i))

# 自动调整参数和畸变参数
K, dist_coeffs = calibrate(image_points, object_points, image.shape[:2])

# 校正图像
undistorted = undistort(image, dist_coeffs[0], dist_coeffs[1], dist_coeffs[2], dist_coeffs[3], K[0][0], K[1][1], K[0][2], K[1][2])

# 显示校正前后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Undistorted Image", undistorted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，`calibrate`函数用于自动调整参数和畸变参数，`undistort`函数用于校正图像，`create_object_points`函数用于构造棋盘格角点的三维坐标，`find_corners`函数用于获取棋盘格角点。需要注意的是，代码中使用了14张标定图像进行相机标定，这些图像需要事先准备好并保存在`calibration_images`文件夹中。