python 桶形畸变矫正

时间: 2023-12-12 15:35:47 浏览: 275
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: ```python 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。
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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: ```python 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() ```

桶形畸变校正 自动调整参数和畸变参数 然后进行桶形畸变矫正代码

以下是Python实现的自动调整参数和畸变参数并进行桶形畸变校正的代码: ```python import numpy as np import cv2 def undistort(image, k1, k2, p1, p2, fx, fy, cx, cy): # 获取图像的宽度和高度 h, w = image.shape[:2] # 构造相机矩阵 K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 构造畸变系数 dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2]) # 计算新的相机矩阵 new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist_coeffs, (w, h), 1, (w, h)) # 校正图像 undistorted = cv2.undistort(image, K, dist_coeffs, None, new_camera_matrix) # 返回校正后的图像 return undistorted # 自动调整参数和畸变参数 def calibrate(image_points, object_points, image_size): # 构造初始相机矩阵 K = np.array([[1, 0, 0.5*image_size[0]], [0, 1, 0.5*image_size[1]], [0, 0, 1]]) # 初始化畸变系数 dist_coeffs = np.zeros((4,)) # 计算相机矩阵和畸变系数 rms, K, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, image_size, K, dist_coeffs) # 返回相机矩阵和畸变系数 return K, dist_coeffs # 构造棋盘格角点的三维坐标 def create_object_points(nx, ny, square_size): object_points = np.zeros((ny * nx, 3), np.float32) object_points[:, :2] = np.mgrid[0:nx, 0:ny].T.reshape(-1, 2) object_points *= square_size return object_points # 获取棋盘格角点 def find_corners(image, nx, ny): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (nx, ny), None) if ret: return cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) else: return None # 读取输入图像 image = cv2.imread("input.png") # 棋盘格的角点个数 nx, ny = 9, 6 # 棋盘格每个小正方形的边长 square_size = 0.023 # 构造棋盘格角点的三维坐标 object_points = create_object_points(nx, ny, square_size) # 获取所有图像的角点 image_points = [] for i in range(1, 15): img = cv2.imread("calibration_images/calibration{}.png".format(i)) corners = find_corners(img, nx, ny) if corners is not None: image_points.append(corners) else: print("Failed to find corners in calibration{}.png".format(i)) # 自动调整参数和畸变参数 K, dist_coeffs = calibrate(image_points, object_points, image.shape[:2]) # 校正图像 undistorted = undistort(image, dist_coeffs[0], dist_coeffs[1], dist_coeffs[2], dist_coeffs[3], K[0][0], K[1][1], K[0][2], K[1][2]) # 显示校正前后的图像 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Undistorted Image", undistorted) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在代码中,`calibrate`函数用于自动调整参数和畸变参数,`undistort`函数用于校正图像,`create_object_points`函数用于构造棋盘格角点的三维坐标,`find_corners`函数用于获取棋盘格角点。需要注意的是,代码中使用了14张标定图像进行相机标定,这些图像需要事先准备好并保存在`calibration_images`文件夹中。
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