相机标定得到了畸变系数怎么进行矫正

相机标定得到了畸变系数后，可以使用畸变校正方法对图像进行矫正。畸变校正的基本思路是将图像中的畸变变形逆转，使得图像中直线变得更加直，物体的形状和大小更加真实，从而提高图像的准确性和稳定性。

具体操作步骤如下：

1. 读取相机标定得到的畸变系数，包括相机的内参矩阵和畸变系数（一般为k1, k2, p1, p2, k3等）。

2. 对于每张待矫正的图像，使用cv2.getOptimalNewCameraMatrix()函数计算出新的相机内参矩阵，即去除畸变后的相机内参矩阵。

3. 使用cv2.undistort()函数对图像进行矫正。该函数的输入为原始图像、相机内参矩阵、畸变系数和去除畸变后的相机内参矩阵。输出为矫正后的图像。

4. 可以对比矫正前后的图像，查看畸变是否得到了矫正。

需要注意的是，畸变校正过程会引入一些额外的像素，可能会导致图像边缘出现黑色区域或者缺失部分图像信息。可以使用cv2.copyMakeBorder()函数对图像进行扩展，使得畸变校正后的图像完整。

相关问题

相机获得畸变系数后进行矫正的原理是什么

相机的镜头是由多个透镜组成的，这些透镜会对入射光线产生折射和散射，使得光线在传播过程中发生畸变。相机的畸变主要分为径向畸变和切向畸变两种。

径向畸变是由于透镜的形状不规则或者镜头的装配问题导致的，会使得图像中心区域的图像放大或缩小。切向畸变则是由于透镜与相机成像平面不垂直而引起的，会使得图像中心区域的图像出现倾斜。

为了消除畸变，需要先对相机进行标定，获得相机的内参矩阵和畸变系数。内参矩阵包括焦距、像素尺寸和图像中心点等信息，畸变系数则包括径向畸变和切向畸变两部分。接着，利用这些参数对图像进行畸变校正，将畸变后的图像转换为无畸变的图像。

畸变校正的原理是，通过将图像中每个像素的坐标转换为畸变前的坐标，然后再利用内参矩阵进行坐标到像素的转换，得到校正后的图像。具体来说，对于径向畸变，可以使用畸变系数中的径向畸变参数进行校正；对于切向畸变，可以使用畸变系数中的切向畸变参数进行校正。最后，通过双线性插值等方法对校正后的像素进行插值，得到最终的无畸变图像。

利用 OpenCV 实现张正友相机标定法、并对其中一幅畸变图像进行矫正，显示获得的相 机内部参数矩阵和畸变系数矩阵内容和畸变矫正后的图像粘贴实验结果；

以下是使用 OpenCV 实现张正友相机标定法的代码：

import numpy as np
import cv2

# 准备标定板的图像点
objp = np.zeros((6*9,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)

# 存储所有的图像点和世界点
objpoints = [] # 世界点
imgpoints = [] # 图像点

# 获取标定板图像
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')

# 遍历所有图像
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 寻找标定板的角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6),None)

    # 如果找到，则添加到objpoints和imgpoints中
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

        # 可视化角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, (9,6), corners, ret)
        cv2.imshow('img',img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 使用张正友相机标定法计算相机内部参数矩阵和畸变系数矩阵
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机内部参数矩阵和畸变系数矩阵
print("相机内部参数矩阵：\n", mtx)
print("畸变系数矩阵：\n", dist)

# 对一幅畸变图像进行矫正
img = cv2.imread('calibration_test_image.jpg')
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))

# 使用undistort函数进行矫正
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 显示畸变矫正后的图像
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行上述代码后，会输出相机内部参数矩阵和畸变系数矩阵，并显示矫正后的图像。

注意：在运行代码前需要先准备好标定板图像。可以在 OpenCV 官网的教程中找到相应的标定板图像。此外，还需要将标定板图像放在 calibration_images 目录下，并将要矫正的图像放在代码所在目录下，并将其命名为 calibration_test_image.jpg。