DDA算法矫正视觉畸变

很抱歉，DDA算法并不能用于矫正视觉畸变。DDA算法是一种用于生成直线的方法，而视觉畸变是由于透镜制造精度和组装工艺的偏差引起的图像失真问题。对于矫正视觉畸变，通常使用的方法是相机标定和畸变矫正。相机标定是通过拍摄已知的标定板来确定相机的内参和外参，然后使用这些参数来进行畸变矫正。畸变矫正的方法包括双线性插值法、双三次插值法等。下面是一个畸变矫正的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('distorted.jpg')

# 相机内参
K = np.array([[1000, 0, 500], [0, 1000, 500], [0, 0, 1]])

# 相机畸变参数
dist = np.array([0.1, 0.01, 0.001, 0])

# 畸变矫正
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist, (w, h), 1, (w, h))
dst = cv2.undistort(img, K, dist, None, newcameramtx)

# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()