python opencv对缩放后的图片进行畸变矫正
时间: 2024-11-20 07:55:03 浏览: 19
在Python的OpenCV库中,对缩放后的图片进行畸变矫正通常涉及到摄像头图像的校正,尤其是当图像因为镜头、运动或其他因素导致几何失真时。OpenCV提供了`calibrateCamera()`函数以及`undistort()`方法来进行这样的操作。
首先,你需要准备一组校准图像(包括在不同场景下的若干张照片),然后通过以下步骤进行:
1. 导入必要的库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 定义图像坐标矩阵(`objectPoints`)和像素坐标矩阵(`imagePoints`)。前者表示物体空间中的特征点,后者是在图像中的对应点。
```python
# 假设你有已知的角点位置
object_points = ... # 三维坐标,比如棋盘格的角点
img_points = [] # 校准板各帧中的角点列表
for img in calibration_images:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None) # 棋盘格检测
if corners is not None:
img_points.append(corners)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria) # 更精确地定位
```
3. 使用`calibrateCamera()`计算相机内参和径向畸变系数:
```python
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
```
4. 矫正图片时,只需应用`undistort()`函数:
```python
undistorted_img = cv2.undistort(image, mtx, dist, None, mtx)
```
这里,`image`是要矫正的原始图像,`mtx`是相机内参矩阵,`dist`是畸变系数。
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