opencv 相机畸变模型

OpenCV 提供了丰富的相机校正和图像畸变矫正功能，其中相机畸变模型通常指的是基于径向畸变（Radial Distortion）和偏心畸变（Tangential Distortion）的模型。OpenCV使用的是OpenCV Camera Calibration and 3D Reconstruction模块中的CameraModel类，它支持PinholeCameraModel、Brown-Conrady模型（也叫Brown模型）以及FisheyeCameraModel等。

1. **PinholeCameraModel**：这是最基本的模型，假设相机的光学系统像一个针孔，只考虑径向畸变，没有偏心畸变。它使用五个参数（k1、k2、p1、p2和k3）来描述径向畸变。

2. **Brown-Conrady模型**：这是一个更复杂的模型，它扩展了PinholeCameraModel，考虑了径向和偏心畸变，用七个参数（k1、k2、k3、k4、k5、k6和k7）来表示。

3. **FisheyeCameraModel**：专门针对鱼眼镜头设计，除了径向畸变外，还考虑了径向渐进变化，使用不同的参数集来描述。

当你从摄像头获取图像并发现存在畸变时，可以通过以下步骤进行校正：
- **相机标定**：使用CalibrateCamera或findChessboardCorners等函数测量相机内参数（焦距、主点等）和畸变系数。
- **图像矫正**：利用这些参数，使用undistort()函数对原始图像进行畸变校正。

相关问题

opencv的鱼眼相机畸变矫正模型代码

下面是使用 OpenCV 实现鱼眼相机畸变矫正的代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取鱼眼相机的参数
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
D = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')
h, w = img.shape[:2]

# 计算矫正图像的尺寸
newK, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, D, (w, h), 1, (w, h))
mapx, mapy = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), newK, (w, h), cv2.CV_16SC2)

# 矫正图像
dst = cv2.remap(img, mapx, mapy, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 显示矫正后的图像
cv2.imshow('Undistorted Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`fx`、`fy`、`cx`、`cy`、`k1`、`k2`、`p1`、`p2`、`k3` 是鱼眼相机的内参和畸变系数。`cv2.getOptimalNewCameraMatrix` 函数用于计算矫正后的图像尺寸和相机内参，`cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap` 函数用于生成映射表，`cv2.remap` 函数用于矫正图像。

opencv鱼眼相机畸变校正

OpenCV库提供了一套完整的工具来进行鱼眼相机图像的畸变校正。鱼眼相机由于其特殊的镜头设计，拍摄出的图片会有严重的几何失真，包括桶形畸变（像差向中心聚集）和枕形畸变（像差沿径向分布）。OpenCV的`calibrateCamera`和`undistort`函数可以用于这个过程：

1. **预处理**：首先，需要收集一组包含棋盘格或其他特征点的鱼眼相机图像作为校准数据集。这是通过在真实世界的不同位置放置棋盘格来获取。

2. **摄像头模型选择**：OpenCV支持多种摄像头模型，如单像素、双像素、Zhang-Han等。鱼眼相机通常使用径向畸变模型（Radial Distortion Model）。

3. **相机矩阵估计**：使用`calibrateCamera`函数，输入对齐的图像坐标和实际世界坐标，计算内参数矩阵（包括焦距、主点位置等）、外参数矩阵以及径向畸变系数。

4. **图像校正**：应用`undistort`函数，它会根据之前估计的参数去除图像的畸变，得到纠正后的图像。

5. **反投影校验**：为了验证校准结果的准确性，可以将矫正后的图像再次通过校准过的相机矩阵进行投影，然后对比原始棋盘格是否匹配。