# 畸变矫正_别让这个细节毁了你的照片，学会正确进行畸变调整

畸变矫正是一种用于修复图像或摄影中的畸变问题的技术。在拍摄过程中，相机或镜头可能会导致图像中的直线或曲线出现弯曲或扭曲的情况。这种畸变会影响图像的质量和准确性，因此需要进行矫正。

以下是一些常见的畸变类型和对应的矫正方法：

1. 像差畸变：这种畸变通常是由于镜头的设计或制造问题引起的。它会导致图像中心和边缘的物体大小和形状不同。矫正方法通常包括使用特殊软件或更换镜头。

2. 透视畸变：这种畸变通常是由于拍摄角度不正确或相机位置不佳引起的。它会导致图像中的水平和垂直线条向中心汇聚。矫正方法包括使用特殊软件或调整相机位置和角度。

3. 鱼眼畸变：这种畸变通常是由于鱼眼镜头的广角设计引起的。它会导致图像中心和边缘的物体弯曲和扭曲。矫正方法包括使用特殊软件或更换镜头。

总之，正确进行畸变矫正可以大大提高图像的质量和准确性。如果您发现照片中存在畸变问题，请考虑使用上述方法进行矫正。

相关问题

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：

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。

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单张图片代码

以下是Python代码，使用OpenCV库实现单张图片的桶形畸变校正：

import cv2
import numpy as np

def correct_distortion(img, k1, k2, p1, p2):
    '''
    桶形畸变校正
    img: 待校正图像
    k1, k2, p1, p2: 畸变参数
    '''
    h, w = img.shape[:2]
    # 畸变矫正参数
    distCoeff = np.array([k1, k2, p1, p2, 0])
    # 相机内参
    fx = fy = w / 2
    cx = w / 2
    cy = h / 2
    camMat = np.array([[fx, 0, cx],
                       [0, fy, cy],
                       [0, 0, 1]])
    # 计算矫正参数
    newcameramatrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camMat, distCoeff, (w, h), 1, (w, h))
    # 矫正图像
    dst = cv2.undistort(img, camMat, distCoeff, None, newcameramatrix)
    return dst

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 设置畸变参数
k1, k2, p1, p2 = -0.5, 0.2, 0.001, 0.002
# 进行畸变校正
dst = correct_distortion(img, k1, k2, p1, p2)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`img`为待校正的图像，`k1`、`k2`、`p1`、`p2`为畸变参数。函数`correct_distortion()`实现了桶形畸变校正，返回校正后的图像`dst`。函数内部首先根据图像大小和相机内参计算出矫正参数，然后使用`cv2.undistort()`函数进行矫正。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原图和矫正后的图像。