opencv梯形畸变
时间: 2023-10-09 15:10:07 浏览: 86
梯形畸变是指由于拍摄角度或相机透视引起的建筑物呈现梯形形状的畸变现象。在OpenCV中可以使用一系列算法来进行梯形畸变校正,包括使用Radon变换、Sobel边缘检测、直方图均衡和仿射变换等算法。其中,通过计算转换矩阵和透视变换函数可以实现梯形畸变校正。具体步骤如下:
1. 首先,需要获取校正前后的四个角点坐标,可以通过人工选取或使用图像处理算法自动获取。
2. 然后,使用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算出转换矩阵,该矩阵描述了校正前后角点的映射关系。
3. 接下来,使用cv2.warpPerspective()函数将原始图像进行透视变换,得到校正后的图像。
4. 最后,关闭窗口以执行下一步操作。
需要注意的是,只有校正前后四个角点都在图像内部且校正前的角点顺序逆时针排列时,才能实现自动校正。如果存在其他情况,需要对被校正物体进行逆时针旋转一定角度后再进行校正。
相关问题
opencv 梯形畸变的矫正
要矫正梯形畸变,你可以使用OpenCV中的透视变换(perspective transformation)。透视变换可以将一个四边形区域转换为一个矩形区域,从而纠正图像中的梯形畸变。
以下是一个基本的步骤:
1. 导入所需的库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取图像:
```python
image = cv2.imread('input_image.jpg')
```
3. 定义源四边形的四个顶点坐标和目标矩形的宽高:
```python
width, height = 800, 600
src_points = np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]])
dst_points = np.float32([[0, 0], [width, 0], [width, height], [0, height]])
```
其中,(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)是源图像中的四个顶点坐标。
4. 计算透视变换矩阵:
```python
perspective_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
```
5. 应用透视变换:
```python
output_image = cv2.warpPerspective(image, perspective_matrix, (width, height))
```
这样,`output_image` 就是经过梯形畸变矫正后的图像。
请记得根据你的具体需求修改代码中的输入图像路径和四个顶点坐标。希望对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
opencv+畸变校正
畸变校正是图像处理中的一个重要步骤,用于纠正由于相机镜头畸变引起的图像形变。OpenCV是一个流行的计算机视觉库,提供了丰富的函数和算法来实现畸变校正。下面是一个使用OpenCV进行畸变校正的示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取畸变图像和标定所用的图像
distorted_img = cv2.imread('distorted_img.jpg')
calibration_img = cv2.imread('calibration_img.jpg')
# 定义标定板的尺寸
board_size = (9, 6) # 内部角点数目
# 检测标定板角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(calibration_img, board_size, None)
# 计算相机的畸变参数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([corners], [np.zeros_like(corners)], calibration_img.shape[:2], None, None)
# 校正畸变图像
undistorted_img = cv2.undistort(distorted_img, mtx, dist)
# 显示校正前后的图像
cv2.imshow('Distorted Image', distorted_img)
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例中,我们首先读取了畸变图像和标定所用的图像。然后,我们使用`cv2.findChessboardCorners`函数检测标定板的角点。接下来,我们使用`cv2.calibrateCamera`函数计算相机的畸变参数。最后,我们使用`cv2.undistort`函数对畸变图像进行校正,并显示校正前后的图像。