给我一个用C++去除相机畸变的代码

以下是一个用C语言去除相机畸变的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
Mat image = imread("test.jpg"); // 读取测试图片

Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3, 3) << 100, , 500, , 100, 500, , , 1); // 相机内参矩阵
Mat distCoeffs = (Mat_<double>(1, 5) << .1, .01, , , -.02); // 畸变系数

Mat undistortedImage;
undistort(image, undistortedImage, cameraMatrix, distCoeffs); // 去除畸变

imshow("Original Image", image);
imshow("Undistorted Image", undistortedImage);
waitKey();

return ;
}

相关问题

像素坐标转相机坐标代码c++

### 回答1：
在使用像素坐标转相机坐标之前，需要先确定相机的内参矩阵和畸变参数。假设相机内参矩阵为K，畸变参数为D，像素坐标为(u, v)，则可以使用以下代码将像素坐标转换为相机坐标：

// 定义相机内参矩阵和畸变参数
cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1);
cv::Mat D = (cv::Mat_<double>(1, 5) << k1, k2, p1, p2, k3);

// 像素坐标
cv::Point2d p(u, v);

// 像素坐标转归一化坐标
cv::Point2d p_norm = (p - cv::Point2d(K.at<double>(0, 2), K.at<double>(1, 2))) / cv::Point2d(K.at<double>(0, 0), K.at<double>(1, 1));

// 去畸变
cv::Matx33d K_new = cv::Matx33d(K);
cv::Vec4d D_new = cv::Vec4d(D);
cv::Point2d p_undist = cv::fisheye::undistortPoint(p_norm, K_new, D_new);

// 相机坐标
cv::Point3d p_cam(p_undist.x, p_undist.y, 1.0);

其中，fx、fy、cx、cy、k1、k2、p1、p2、k3分别是相机内参矩阵和畸变参数中的元素。注意，这里使用的是OpenCV中的fisheye模块实现的畸变去除函数，如果相机不是鱼眼相机，则需要使用对应的畸变去除函数。

### 回答2：
// 像素坐标转相机坐标代码 C

#include <iostream>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>

Eigen::Vector3d pixel2Camera(const Eigen::Vector2d& pixel,
const Eigen::Matrix3d& cameraMatrix,
const Eigen::Vector4d& distortionCoefficients) {
Eigen::Vector2d distortedPoint;

// 应用畸变模型校正像素坐标
distortedPoint[0] = (pixel[0] - cameraMatrix(0, 2)) / cameraMatrix(0, 0);
distortedPoint[1] = (pixel[1] - cameraMatrix(1, 2)) / cameraMatrix(1, 1);

// 校正径向和切向畸变
double k1 = distortionCoefficients[0];
double k2 = distortionCoefficients[1];
double p1 = distortionCoefficients[2];
double p2 = distortionCoefficients[3];

double r2 = distortedPoint[0] * distortedPoint[0] + distortedPoint[1] * distortedPoint[1];
double k = 1 + k1 * r2 + k2 * r2 * r2;
distortedPoint[0] = distortedPoint[0] * k + 2 * p1 * distortedPoint[0] * distortedPoint[1] + p2 * (r2 + 2 * distortedPoint[0] * distortedPoint[0]);
distortedPoint[1] = distortedPoint[1] * k + p1 * (r2 + 2 * distortedPoint[1] * distortedPoint[1]) + 2 * p2 * distortedPoint[0] * distortedPoint[1];

// 通过相机内参矩阵将像素坐标转换为相机坐标
Eigen::Vector3d cameraPoint;
cameraPoint[0] = distortedPoint[0];
cameraPoint[1] = distortedPoint[1];
cameraPoint[2] = 1;

cameraPoint = cameraMatrix.inverse() * cameraPoint;

return cameraPoint;
}

int main() {
// 示例用的相机内参矩阵
Eigen::Matrix3d cameraMatrix;
cameraMatrix << 500, 0, 320,
0, 500, 240,
0, 0, 1;

// 示例用的畸变系数
Eigen::Vector4d distortionCoefficients;
distortionCoefficients << 0.1, -0.2, 0.01, -0.02;

// 示例用的像素坐标
Eigen::Vector2d pixel(350, 250);

// 调用像素坐标转相机坐标函数
Eigen::Vector3d cameraPoint = pixel2Camera(pixel, cameraMatrix, distortionCoefficients);

// 打印结果
std::cout << "相机坐标：\n" << cameraPoint << std::endl;

return 0;
}

### 回答3：
像素坐标转相机坐标是计算机视觉中常用的问题，下面是一个简单的用C语言实现的代码示例：

#include <stdio.h>

typedef struct {
    float x;
    float y;
} PixelCoord;

typedef struct {
    float x;
    float y;
    float z;
} CamCoord;

void pixelToCam(PixelCoord pixel, CamCoord* cam, float focal_length, float pixel_size, float image_width, float image_height) {
    cam->x = (pixel.x - image_width / 2) * pixel_size / focal_length;
    cam->y = (pixel.y - image_height / 2) * pixel_size / focal_length;
    cam->z = focal_length;
}

int main() {
    PixelCoord pixel = { 100, 200 }; // 指定像素坐标
    float focal_length = 1000; // 焦距
    float pixel_size = 0.01; // 像素大小
    float image_width = 1920; // 图像宽度
    float image_height = 1080; // 图像高度
    
    CamCoord camera;
    pixelToCam(pixel, &camera, focal_length, pixel_size, image_width, image_height);
    
    printf("相机坐标：(%.2f, %.2f, %.2f)\n", camera.x, camera.y, camera.z);
    
    return 0;
}

在以上的代码中，定义了两个结构体`PixelCoord`和`CamCoord`来分别表示像素坐标和相机坐标。`pixelToCam`函数用于将像素坐标转换为相机坐标。最后的`main`函数中，给定了一个像素坐标，以及一些相机参数，调用`pixelToCam`函数将像素坐标转换为相机坐标，并输出结果。

以上仅是一个简单的实现示例，实际情况下，可能需要考虑更多的相机参数和图像处理步骤。如果需要更高级的像素坐标转相机坐标功能，建议使用计算机视觉库，如OpenCV，来简化开发过程。

相机标定完成后，把图片转成正视图 C++

以下是使用C++和OpenCV实现相机标定并将图像转成正视图的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入标定板图像
    vector<vector<Point3f>> objectPoints;
    vector<vector<Point2f>> imagePoints;
    Size boardSize(9, 6);
    vector<String> fileNames;
    glob("calibration_images/*.jpg", fileNames);
    vector<Point3f> obj;
    for(int i = 0; i < boardSize.height; ++i)
        for(int j = 0; j < boardSize.width; ++j)
            obj.push_back(Point3f(j*0.0245, i*0.0245, 0));
    for(const auto& fileName : fileNames)
    {
        Mat src = imread(fileName);
        Mat gray;
        cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
        vector<Point2f> corners;
        bool found = findChessboardCorners(gray, boardSize, corners);
        if(found)
        {
            objectPoints.push_back(obj);
            imagePoints.push_back(corners);
        }
    }

    // 相机标定
    Mat cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec;
    calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, Size(640, 480), cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);

    // 图像校正
    Mat src = imread("test_image.jpg");
    Mat undistorted;
    undistort(src, undistorted, cameraMatrix, distCoeffs);

    // 投影变换
    vector<Point2f> srcPoints = {Point2f(200, 200), Point2f(600, 200), Point2f(600, 400), Point2f(200, 400)};
    vector<Point2f> dstPoints = {Point2f(0, 0), Point2f(640, 0), Point2f(640, 480), Point2f(0, 480)};
    Mat warpMatrix = getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
    Mat dst;
    warpPerspective(undistorted, dst, warpMatrix, Size(640, 480));

    // 显示结果
    imshow("src", src);
    imshow("undistorted", undistorted);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

该示例代码首先读入标定板图像，并使用`findChessboardCorners()`函数检测标定板角点，然后使用`calibrateCamera()`函数对相机进行标定，得到相机矩阵和畸变系数。然后，读入测试图像，并使用`undistort()`函数对图像进行校正，去除畸变。最后，使用`getPerspectiveTransform()`函数计算投影变换矩阵，并使用`warpPerspective()`函数对图像进行投影变换，得到正视图。最后，使用`imshow()`函数显示结果，等待用户按下任意键退出程序。