桶形畸变校正opencv代码

桶形畸变校正是相机标定的一个重要步骤，下面是使用OpenCV实现桶形畸变校正的代码示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("input.jpg")

# 相机内参
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 相机畸变参数
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2])

# 根据相机内参和畸变参数生成映射矩阵
new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, dist_coeffs, img.shape[:2], 1, img.shape[:2])

# 生成畸变校正映射矩阵
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(camera_matrix, dist_coeffs, None, new_camera_matrix, img.shape[:2], cv2.CV_32FC1)

# 进行畸变校正
dst = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow("input", img)
cv2.imshow("output", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`camera_matrix`是相机内参矩阵，包含焦距和光心等信息；`dist_coeffs`是相机畸变参数，包含径向畸变和切向畸变等信息。通过调用`cv2.getOptimalNewCameraMatrix`函数生成新的相机内参矩阵和感兴趣区域（ROI），然后使用`cv2.initUndistortRectifyMap`生成畸变校正映射矩阵`mapx`和`mapy`，最后调用`cv2.remap`函数进行畸变校正。

需要注意的是，这里使用的是 OpenCV 的 Python 接口，如果在 C++ 中使用，需要将函数名等进行相应修改。