用OpenCV4.7版本实现畸变校正

畸变校正是图像处理中的一个重要步骤，它可以消除图像中因镜头畸变而引起的失真现象。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多图像处理的函数和工具。下面是一个使用OpenCV 4.7版本实现畸变校正的示例代码。

首先，我们需要读取原始图像和相机的畸变参数。假设我们已经有了一个名为"image.jpg"的图像和一个名为“camera.xml”的相机参数文件。可以使用以下代码加载它们：

import cv2

# Load image
img = cv2.imread("image.jpg")

# Load camera parameters
with open("camera.xml", 'r') as f:
    parameters = f.read()

注意，相机参数文件应该是XML格式的，并且应该包含以下参数：

- camera_matrix: 相机内部参数矩阵
- dist_coeffs: 相机畸变系数

接下来，我们需要使用相机参数和图像的大小创建一个畸变校正映射。这可以通过cv2.initUndistortRectifyMap函数完成。示例代码如下：

# Get image size
h, w = img.shape[:2]

# Load camera parameters
with open("camera.xml", 'r') as f:
    parameters = f.read()

# Parse camera parameters
camera_params = cv2.omnidir_undistorter.parseXML(parameters)

# Create rectification map
map1, map2 = cv2.omnidir_undistorter.initUndistortRectifyMap(
    camera_params["camera_matrix"],
    camera_params["dist_coeffs"],
    camera_params["xi"],
    np.eye(3),
    camera_params["new_size"],
    cv2.CV_16SC2)

在上面的代码中，我们首先获取图像的大小。然后，我们解析相机参数，并使用cv2.omnidir_undistorter.initUndistortRectifyMap函数创建了一个校正映射。这个函数需要以下参数：

- camera_matrix: 相机内部参数矩阵
- dist_coeffs: 相机畸变系数
- xi: xi参数，用于描述广角镜头的畸变
- R: 旋转矩阵，用于对图像进行旋转
- new_size: 输出图像的大小
- map1, map2: 输出的校正映射

一旦我们有了校正映射，我们就可以使用cv2.remap函数来对图像进行畸变校正。示例代码如下：

# Apply rectification map
undistorted = cv2.remap(img, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)

在上面的代码中，我们使用cv2.remap函数将校正映射应用于原始图像。这个函数需要以下参数：

- src: 输入图像
- map1, map2: 校正映射
- interpolation: 插值方法

最后，我们可以将校正后的图像保存到文件中。示例代码如下：

# Save output image
cv2.imwrite("undistorted.jpg", undistorted)

以上就是使用OpenCV 4.7版本实现畸变校正的完整代码。