openmv畸变校正代码

以下是一个使用 OpenMV 进行畸变校正的示例代码：

import sensor
import image
import time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置畸变校正参数
k1 = 0.01
k2 = 0.01
k3 = 0.0
p1 = 0.0
p2 = 0.0

# 打开畸变校正
sensor.set_lens_correction(True, k1, k2, k3, p1, p2)

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    
    # 在图像上绘制圆形和直线，以验证校正效果
    img.draw_circle(160, 120, 10, color=(255, 0, 0))
    img.draw_line(0, 120, 319, 120, color=(0, 255, 0))
    
    # 显示图像
    img.show()

这段代码首先初始化了摄像头，然后设置了畸变校正参数，包括径向畸变系数 k1、k2、k3 和切向畸变系数 p1、p2。接着打开了畸变校正功能，并通过循环不断获取图像并在图像上绘制圆形和直线来验证校正效果。最后，显示图像。你可以根据自己的需求修改参数和绘制的图形。

相关问题

openmv畸变矫正

OpenMV并不直接支持镜头畸变校正。在引用中提到，梦飞在openmv的底层代码上做了一些算法集成和硬件集成，其中支持了一些常见的图像处理算法，如颜色识别、二维码识别等。然而，并没有提到镜头畸变校正。通常情况下，镜头畸变校正需要借助于额外的算法和工具来完成，如OpenCV等。这些工具可以用于校正图像中的畸变，以提高图像的几何形状和精度。所以，如果需要对OpenMV图像进行畸变校正，可以将图像导入到OpenCV等工具中进行处理。

openmv图像校正

对于OpenMV的图像校正，您可以使用OpenMV IDE中的图像处理功能来进行校正。以下是一个基本的图像校正流程：

1. 首先，使用OpenMV IDE将图像从相机读取到OpenMV板上。

2. 然后，您可以使用OpenMV的图像处理库来对图像进行校正。例如，您可以使用 `histeq()` 函数对图像进行直方图均衡化，以提高图像的对比度。

3. 如果您需要更复杂的校正，例如几何校正或畸变校正，您可以使用OpenMV的 `undistort()` 函数。该函数需要提供相机的内参和畸变参数，以便对图像进行校正。

4. 在完成图像校正之后，您可以将结果显示在OpenMV IDE的窗口中，或者将其保存到SD卡或计算机上。

请注意，图像校正的具体步骤和参数设置取决于您的具体应用和需求。您可以参考OpenMV的官方文档和示例代码以获取更详细的指导和帮助。