python根据现有矫正矩阵做图像预畸变

可以使用OpenCV库来实现图像的预畸变。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

def undistort_image(image, camera_matrix, distortion_coeffs):
    h, w = image.shape[:2]
    new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, distortion_coeffs, (w, h), 1, (w, h))
    undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, distortion_coeffs, None, new_camera_matrix)
    x, y, w, h = roi
    undistorted_image = undistorted_image[y:y+h, x:x+w]
    return undistorted_image

# 读取图像
image = cv2.imread('distorted_image.jpg')

# 定义相机矩阵和畸变系数
camera_matrix = np.array([[focal_length_x, 0, principal_point_x],
                          [0, focal_length_y, principal_point_y],
                          [0, 0, 1]], dtype=np.float64)
distortion_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3], dtype=np.float64)

# 进行图像预畸变
undistorted_image = undistort_image(image, camera_matrix, distortion_coeffs)

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

在上述代码中，你需要提供相机矩阵和畸变系数。相机矩阵定义了相机的内参，包括焦距和主点坐标。畸变系数包括径向和切向畸变参数。这些参数可以通过相机标定来获得。

函数`undistort_image`接收原始图像、相机矩阵和畸变系数作为输入，并返回预畸变后的图像。使用`cv2.getOptimalNewCameraMatrix`函数可以计算新的相机矩阵和感兴趣区域（ROI），然后使用`cv2.undistort`函数进行图像预畸变。最后，根据ROI裁剪图像，以去除边界上的黑色区域。

请注意，你需要根据你的实际情况替换代码中相机矩阵和畸变系数的值，以及读取正确的图像路径。