opencv-python 柱面变换

柱面变换是一种将图像从平面投影变换到柱面表面的方法。在计算机视觉中，柱面变换可以用于纠正摄像机的透视畸变，使图像保持水平和垂直线条的正确性。

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.remap() 函数进行柱面变换。该函数需要两个输入参数：源图像和一个变换矩阵。变换矩阵可以通过 cv2.getOptimalNewCameraMatrix() 函数计算得出。

下面是一个简单的柱面变换示例：

import cv2
import numpy as np

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

# 计算变换矩阵
f = 500  # 摄像机的焦距
K = np.array([[f, 0, w/2], [0, f, h/2], [0, 0, 1]])  # 内参矩阵
R = np.eye(3)  # 旋转矩阵
t = np.array([0, 0, 0])  # 平移向量
new_K, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(K, np.eye(3), (w, h), 1, (w, h))

# 计算映射
map_x, map_y = cv2.initUndistortRectifyMap(K, np.eye(3), None, new_K, (w, h), cv2.CV_32FC1)

# 进行柱面变换
dst = cv2.remap(img, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('cylindrical', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一张图像，然后计算了变换矩阵。接着，我们使用 cv2.initUndistortRectifyMap() 函数计算了映射表，最后使用 cv2.remap() 函数进行柱面变换。最终的结果显示在了两个窗口中：原始图像窗口和柱面变换后的图像窗口。

需要注意的是，柱面变换只能纠正摄像机的水平和垂直畸变，而无法纠正其它类型的畸变，比如径向畸变和切向畸变。如果需要纠正这些畸变，可以使用更高级的畸变纠正方法，比如 OpenCV 中的 cv2.undistort() 函数。