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。

C++ opencv相机标定矫正图片

在C++中使用OpenCV进行相机标定和图片矫正是一个常见的计算机视觉任务。相机标定的主要目的是确定相机的内参和外参，从而矫正由于镜头畸变导致的图像失真。以下是一个基本的步骤和代码示例，帮助你理解如何使用OpenCV进行相机标定和图片矫正。

### 步骤：

1. **准备标定板**：通常使用棋盘格作为标定板。确保标定板在不同的位置和角度下被拍摄多张图片。
2. **检测棋盘格角点**：使用OpenCV提供的函数检测棋盘格的角点。
3. **相机标定**：使用检测到的角点进行相机标定，计算相机的内参和畸变系数。
4. **图片矫正**：使用标定结果对图片进行矫正，去除畸变。

### 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <string>

int main() {
    // 1. 读取标定图片
    std::vector<std::string> imageFiles;
    // 假设标定图片存放在calib_images文件夹下
    cv::glob("calib_images/*.jpg", imageFiles);

    // 2. 检测棋盘格角点
    cv::Size patternSize(9, 6); // 棋盘格内角点的行数和列数
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;
    std::vector<cv::Point3f> objectPoint;
    for (int i = 0; i < patternSize.height; ++i) {
        for (int j = 0; j < patternSize.width; ++j) {
            objectPoint.push_back(cv::Point3f(j, i, 0));
        }
    }

    for (const auto& file : imageFiles) {
        cv::Mat image = cv::imread(file);
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        std::vector<cv::Point2f> corners;
        bool found = cv::findChessboardCorners(gray, patternSize, corners);
        if (found) {
            imagePoints.push_back(corners);
            cv::drawChessboardCorners(image, patternSize, corners, found);
            cv::imshow("Chessboard", image);
            cv::waitKey(100);
        }
    }

    // 3. 相机标定
    std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints(imagePoints.size(), objectPoint);
    cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
    std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;
    cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, gray.size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

    // 4. 图片矫正
    for (const auto& file : imageFiles) {
        cv::Mat image = cv::imread(file);
        cv::Mat undistorted;
        cv::undistort(image, undistorted, cameraMatrix, distCoeffs);
        cv::imshow("Original", image);
        cv::imshow("Undistorted", undistorted);
        cv::waitKey(0);
    }

    return 0;
}

### 代码说明：

1. **读取标定图片**：使用`cv::glob`函数读取所有标定图片。
2. **检测棋盘格角点**：使用`cv::findChessboardCorners`函数检测棋盘格的角点。
3. **相机标定**：使用`cv::calibrateCamera`函数进行相机标定，计算相机的内参和畸变系数。
4. **图片矫正**：使用`cv::undistort`函数对图片进行矫正。