已知相机内参 fx=fy,cx,cy和畸变参数 k1,k2,k3.如果把图像沿x轴做镜像(即上下顿倒),那下列说法正确的是
时间: 2023-08-17 18:03:02 浏览: 59
正确的说法是:图像沿x轴做镜像后,相机内参和畸变参数几乎不受影响。镜像只改变了图像的方向,而不会对相机内参和畸变参数造成影响。相机内参包括焦距fx、fy以及光心坐标cx、cy,这些参数与图像的方向无关。畸变参数k1、k2、k3是用于校正图像中的畸变,它们也不受图像的镜像而发生变化。因此,即使对图像进行了镜像处理,相机内参和畸变参数的取值无需改变。
相关问题
python opencv 已知内参和偏移矩阵,导致图像畸变. 现在要还原成不畸变的图像
要还原成不畸变的图像,需要进行畸变校正操作。具体步骤如下:
1. 读取原始图像和相机内参、畸变系数、旋转平移矩阵等参数;
2. 使用cv2.getOptimalNewCameraMatrix()函数获取新的相机内参矩阵;
3. 使用cv2.undistort()函数对原始图像进行畸变校正操作,得到不畸变的图像。
以下是 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像和相机内参、畸变系数、旋转平移矩阵等参数
img = cv2.imread('input.jpg')
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]])
T = np.array([t1, t2, t3])
# 使用cv2.getOptimalNewCameraMatrix()函数获取新的相机内参矩阵
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, dist, img.shape[:2], 0)
# 使用cv2.undistort()函数对原始图像进行畸变校正操作,得到不畸变的图像
dst = cv2.undistort(img, K, dist, None, new_K)
# 显示结果
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,fx、fy、cx、cy、k1、k2、p1、p2、k3、r11、r12、r13、r21、r22、r23、r31、r32、r33、t1、t2、t3等是相机内参、畸变系数、旋转平移矩阵等参数,需要根据实际情况进行替换。
已知深度相机内参矩阵和畸变系数,四个点的图像坐标、相机坐标、世界坐标、验证相机的projection和distortion准确性,python实现
首先,需要安装OpenCV库来实现相机的投影和畸变校正。在安装完成后,可以按照以下步骤实现:
1. 导入必要的库和参数
```python
import cv2
import numpy as np
# 深度相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
# 畸变系数
dist = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
```
其中,`fx`、`fy`、`cx`、`cy`、`k1`、`k2`、`p1`、`p2`、`k3`分别为相机内参矩阵和畸变系数中的参数。
2. 根据相机内参矩阵和畸变系数生成相机矩阵
```python
# 生成相机矩阵
camera_matrix = np.concatenate((K, np.zeros((3, 1))), axis=1)
```
3. 定义四个点的图像坐标、相机坐标、世界坐标
```python
# 四个点的图像坐标
img_points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]])
# 四个点的相机坐标
cam_points = cv2.undistortPoints(img_points, K, dist)
# 四个点的世界坐标
obj_points = np.array([[X1, Y1, Z1], [X2, Y2, Z2], [X3, Y3, Z3], [X4, Y4, Z4]])
```
其中,`x1`、`y1`、`x2`、`y2`、`x3`、`y3`、`x4`、`y4`分别为四个点的图像坐标;`X1`、`Y1`、`Z1`、`X2`、`Y2`、`Z2`、`X3`、`Y3`、`Z3`、`X4`、`Y4`、`Z4`分别为四个点的世界坐标。
4. 通过图像坐标和相机矩阵计算相机的投影
```python
# 通过相机矩阵计算相机的投影
_, rvec, tvec = cv2.solvePnP(obj_points, cam_points, K, dist)
# 通过旋转向量和平移向量计算投影矩阵
proj_matrix, _ = cv2.projectPoints(obj_points, rvec, tvec, K, dist)
```
其中,`solvePnP`函数可以通过世界坐标和相机坐标计算旋转向量和平移向量;`projectPoints`函数可以通过旋转向量、平移向量、相机内参矩阵和畸变系数计算投影矩阵。
5. 验证投影和畸变校正的准确性
可以通过将投影矩阵中的坐标与原始图像中的坐标进行比对,来验证投影和畸变校正的准确性。
```python
# 将投影矩阵中的坐标转换为整数
proj_points = np.int32(proj_matrix.reshape(-1, 2))
# 在原始图像中绘制投影点
for point in proj_points:
cv2.circle(img, tuple(point), 5, (0, 255, 0), -1)
# 显示绘制后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`img`为原始图像。如果投影和畸变校正的准确性都正确,那么投影点将会与原始图像中的四个点重合。
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