python 桶形畸变矫正

针对图像的桶形畸变矫正，可以使用OpenCV库中的`cv2.undistort()`函数来实现。该函数需要提供相机的内参矩阵和畸变系数，可以通过相机标定得到。下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('distorted.jpg')

# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx],
              [0, fy, cy],
              [0, 0, 1]])

# 畸变系数
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 进行矫正
img_undistorted = cv2.undistort(img, K, dist_coef)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', img_undistorted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`fx`和`fy`是相机的焦距，`cx`和`cy`是相机的光心坐标，`k1`、`k2`、`p1`、`p2`和`k3`是畸变系数。在实际应用中，这些参数需要通过相机标定得到。

相关问题

桶形畸变矫正python

桶形畸变是因为相机镜头的属性导致的，它会使得图像边缘的物体被压缩或拉伸，失真严重程度与相机所使用的镜头有关。矫正桶形畸变的方法是通过数学模型对相机镜头的失真进行建模，然后利用镜头参数矫正失真。在Python中，可以使用OpenCV库来实现这一过程。具体实现步骤可参考以下代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
h, w = img.shape[:2]

# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 相机畸变系数
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 畸变矫正
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist_coef, (w,h), 1, (w,h))
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(K, dist_coef, None, new_K, (w,h), 5)

dst_img = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Distortion Corrected Image', dst_img)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

形畸变矫正opencv python

形变矫正是图像处理中的一项重要任务，用于消除图像中的形变或畸变，使得图像中的对象恢复到原始形状。在OpenCV中，可以使用Python编程语言来实现形变矫正。

形变矫正的过程通常包括以下几个步骤：

1. 相机标定：首先需要对相机进行标定，获取相机的内参和畸变系数。相机标定可以使用棋盘格等特殊模式进行，OpenCV提供了相应的函数来进行标定。

2. 畸变校正：使用相机标定得到的内参和畸变系数，可以对图像进行畸变校正。OpenCV提供了`undistort`函数来实现畸变校正，该函数接受输入图像、相机内参和畸变系数作为参数，并返回校正后的图像。

3. 透视变换：如果图像中存在透视畸变，可以使用透视变换来进行校正。透视变换需要定义源图像中的四个点和目标图像中对应的四个点，OpenCV提供了`getPerspectiveTransform`和`warpPerspective`函数来实现透视变换。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用OpenCV进行形变矫正：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 相机标定参数
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 畸变校正
undistorted_img = cv2.undistort(img, camera_matrix, dist_coeffs)

# 透视变换
src_points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]], dtype=np.float32)
dst_points = np.array([[dx1, dy1], [dx2, dy2], [dx3, dy3], [dx4, dy4]], dtype=np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
warped_img = cv2.warpPerspective(undistorted_img, M, (width, height))

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_img)
cv2.imshow('Warped Image', warped_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的参数需要根据实际情况进行调整，包括相机内参、畸变系数、源图像中的四个点和目标图像中的四个点等。