opencv畸变图像校正 C++

以下是使用OpenCV进行畸变图像校正的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取相机标定文件
    FileStorage fs("calib_result.xml", FileStorage::READ);
    Mat cameraMatrix, distCoeffs;
    fs["cameraMatrix"] >> cameraMatrix;
    fs["distCoeffs"] >> distCoeffs;

    // 读取测试图片
    Mat src = imread("test.jpg");

    // 畸变校正
    Mat dst;
    undistort(src, dst, cameraMatrix, distCoeffs);

    // 显示结果
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

其中，`calib_result.xml`是相机标定文件，包含相机内参和畸变系数；`test.jpg`是测试图片。在代码中，首先读取相机标定文件，然后读取测试图片，接着使用`undistort`函数进行畸变校正，最后显示结果。

相关问题

opencv 畸变校正程序c++

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、目标检测和机器学习等领域。其中，畸变校正是一种常见的图像处理任务，用于校正镜头畸变导致的图像失真。

在OpenCV中，可以通过使用摄像头校准函数`cv::calibrateCamera()`来获取镜头的畸变系数。该函数通过拍摄一系列已知形状的棋盘格图案，并根据图像中检测到的角点来计算畸变系数。

在得到了畸变系数后，可以使用`cv::undistort()`函数来校正图像。该函数接收原始图像和相机的畸变系数作为输入，然后根据畸变模型对图像进行校正，从而获得无畸变的图像。

以下是一个使用OpenCV进行畸变校正的示例C代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::VideoCapture cap(0); // 打开摄像头
    if (!cap.isOpened())
    {
        return -1;
    }

    cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
    cv::FileStorage fs("calibration.xml", cv::FileStorage::READ); // 加载相机参数
    fs["cameraMatrix"] >> cameraMatrix;
    fs["distCoeffs"] >> distCoeffs;
    fs.release();

    while (1)
    {
        cv::Mat frame, undistorted;
        cap >> frame; // 读取摄像头图像

        cv::undistort(frame, undistorted, cameraMatrix, distCoeffs); // 畸变校正

        cv::imshow("Original", frame);
        cv::imshow("Undistorted", undistorted);

        if (cv::waitKey(30) == 27) // 按下Esc键退出
            break;
    }

    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();
    
    return 0;
}

以上代码中，首先打开摄像头并读取相机参数，然后循环读取摄像头图像，并使用`cv::undistort()`函数对图像进行畸变校正。最后，通过按下Esc键退出程序。

以上就是使用OpenCV进行畸变校正的示例C代码。

C++ opencv图像校正

图像校正是图像处理中的一项基本操作，Opencv提供了许多函数和算法来进行图像校正，其中最常用的是相机标定和图像矫正。下面是使用Opencv进行图像校正的基本步骤：

1. 相机标定

相机标定是一项非常重要的工作，它可以帮助我们确定相机的内部参数和外部参数，从而减少图像畸变和失真。Opencv提供了一个函数cv::calibrateCamera()来完成相机标定。该函数需要一组已知的世界坐标点和它们对应的图像坐标点，以及相机的内部参数（如焦距、主点等），并输出相机的内部和外部参数。

2. 畸变校正

经过相机标定后，我们可以得到相机的内部参数和外部参数，以及畸变系数。接下来，我们可以使用函数cv::undistort()来对图像进行畸变校正。该函数接受一张畸变图像和相机的内部参数和外部参数，然后输出一张校正后的图像。

3. 图像矫正

如果我们需要对图像进行更精确的校正，可以使用函数cv::getPerspectiveTransform()和cv::warpPerspective()来进行图像矫正。这两个函数可以帮助我们将图像从一个透视变换到另一个透视，从而实现图像的校正。这些函数需要输入源图像和一个透视变换矩阵，然后输出一个校正后的图像。

以上是使用Opencv进行图像校正的基本步骤，具体实现可以参考Opencv官方文档和示例代码。