生成一个C语言的图像畸变矫正程序

在C语言中编写一个图像畸变矫正程序通常涉及到计算机视觉和数字信号处理的技术，这里我们可以概述一种基本的步骤，例如使用OpenCV库，它提供了一套完整的工具集用于处理图像操作。

1. **包括必要的库**:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.h> // 对于图像处理功能

2. **读取和预处理图像**:

cv::Mat img = cv::imread("input_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 读灰度图简化处理
cv::Mat src, dst; // 定义源图像和结果图像
if (img.empty()) {
    std::cout << "Error loading image." << std::endl;
    return -1;
}

3. **检测和校正畸变**:
使用`undistort()`函数，需要先获取相机内参矩阵（`CameraMatrix`）和径向畸变系数（`DistortionCoeffs`）：

   cv::Mat K, D; // Camera matrix and distortion coefficients
   cv::FileStorage fs("camera_calib.txt", cv::FileStorage::READ);
   fs["K"] >> K;
   fs["D"] >> D;
   cv::Mat map1, map2; // 拟合映射
   cv::initUndistortRectifyMap(K, D, NULL, K, img.size(), CV_16SC2, map1, map2);
   src.copyTo(dst); // 将原始图像复制到dst
   cv::remap(src, dst, map1, map2, cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT); // 畸变纠正

4. **显示原图和校正后的图像**:

cv::imshow("Original Image", img);
cv::imshow("Distorted Image", dst);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();

5. **保存图像**:

cv::imwrite("output_image.jpg", dst);

注意：这只是一个基本框架，实际应用中可能还需要考虑是否进行二值化、噪声滤波等预处理步骤，并根据具体场景调整相机内参矩阵和畸变系数。如果你想要详细了解每个步骤的具体实现细节，请查阅OpenCV的相关文档。