桶形畸变校正极线约束法代码
时间: 2023-09-01 14:13:01 浏览: 51
桶形畸变校正是相机校正中的一种常用方法,可以消除相机镜头畸变,提高图像质量。以下是使用极线约束法实现桶形畸变校正的代码示例:
```python
import numpy as np
import cv2
# 摄像机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
# 畸变系数
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# 输入原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 获取图像尺寸
h, w = img.shape[:2]
# 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_img = cv2.undistort(img, K, dist_coeffs, None, new_camera_matrix)
# 计算校正前后图像中的极线
lines = cv2.computeCorrespondEpilines(np.array([(w/2,h/2)], dtype=np.float64), 1, K)
# 绘制极线
for line in lines:
_, _, x0, y0 = line[0]
_, _, x1, y1 = line[0]
cv2.line(img, (int(x0), int(y0)), (int(x1), int(y1)), (0,255,0), 1)
# 显示原始图像和校正后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_img)
cv2.waitKey(0)
```
其中,fx、fy、cx、cy、k1、k2、p1、p2、k3均为相机内参和畸变系数,需要根据具体相机进行设置。img为输入的原始图像,undistorted_img为校正后的图像。通过计算极线,可以在原始图像中绘制出对应的极线,以便观察校正效果。