opencv中undistortPoints的具体使用方法，包括相应c++代码

UndistortPoints函数可以用来将畸变图像上的点坐标转换为没有畸变的坐标。其具体使用方法如下：

1. 首先需要对相机进行标定，获取相机的内参矩阵和畸变系数。

2. 定义输入图像上的点坐标和相机的内参矩阵和畸变系数。

3. 调用undistortPoints函数，将输入的点坐标转换为没有畸变的坐标。

4. 可以将转换后的坐标输出到控制台或保存为文件。

下面是一个示例程序，展示了如何使用undistortPoints函数：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 读取标定结果
    Mat camera_matrix = Mat::zeros(3, 3, CV_64FC1);
    Mat dist_coeffs = Mat::zeros(1, 5, CV_64FC1);
    FileStorage fs("calibration.xml", FileStorage::READ);
    fs["camera_matrix"] >> camera_matrix;
    fs["dist_coeffs"] >> dist_coeffs;
    fs.release();

    // 定义输入的点坐标
    vector<Point2f> points;
    points.push_back(Point2f(100, 100));
    points.push_back(Point2f(200, 200));
    points.push_back(Point2f(300, 300));

    // 将点坐标转换为没有畸变的坐标
    vector<Point2f> undistorted_points;
    undistortPoints(points, undistorted_points, camera_matrix, dist_coeffs);

    // 输出转换后的坐标
    for (int i = 0; i < points.size(); i++) {
        cout << "Point " << i << " (" << points[i].x << ", " << points[i].y << ") -> (" << undistorted_points[i].x << ", " << undistorted_points[i].y << ")" << endl;
    }

    return 0;
}

在这个示例程序中，我们首先读取了相机的内参矩阵和畸变系数，然后定义了三个点坐标，分别为(100, 100)，(200, 200)和(300, 300)。接着调用了undistortPoints函数，将输入的点坐标转换为没有畸变的坐标。最后将转换后的坐标输出到控制台。