如何使用opencv判断一个图形有没有畸变

在OpenCV中，判断图像中的几何形状是否存在畸变通常涉及到对图像进行校正或特征匹配的过程。以下是基本步骤：

1. **读取图像**：首先，你需要使用`cv2.imread()`函数加载含有潜在畸变的图片。

img = cv2.imread('image_with_distortion.jpg')

2. **检测关键点和描述符**：使用OpenCV的`goodFeaturesToTrack()`或者`orb`, `sift`, `surf`等特征检测算法找到图像的关键点。这些关键点可以帮助识别原始未变形的部分。

# 使用ORB特征检测
orb = cv2.ORB_create()
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(img, None)

3. **获取参考图像关键点**：如果有一个已知无畸变的参考图，也可以从该图中提取关键点作为对比。

4. **匹配关键点**：通过`BFMatcher`（Brute Force Matcher）或其他匹配器来比较两个图像的关键点。例如，可以使用`bf.match(descriptors1, descriptors2)`。

5. **检查畸变程度**：计算匹配关键点之间的距离或角度，如果它们之间存在显著差异，说明可能存在畸变。理想情况下，匹配应该很精确。

6. **校验比例失真**：计算关键点的实际坐标与预期坐标的比率，如果这个比率远大于1或小于1，就可能存在径向畸变。

7. **绘制和分析**：最后，你可以绘制出匹配的关键点，并分析它们在图像中的分布是否均匀，如果不均匀则可能是畸变的表现。

matches = bf.match(descriptors, reference_descriptors)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

draw_params = dict(matchColor=(0, 255, 0), singlePointColor=None,
                   matchesMask=matches, flags=2)
img_matches = cv2.drawMatchesKnn(img, keypoints, reference_img, reference_keypoints, matches, None, **draw_params)