opencv4.7畸变校正

在 OpenCV 中，可以使用 calibration 模块来进行相机的畸变校正。下面是一个简单的畸变校正的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 棋盘格大小
square_size = 24

# 棋盘格内角点数
pattern_size = (9, 6)

# 加载棋盘格图片
img = cv2.imread('chessboard.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 查找棋盘格内角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

# 计算相机的标定系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objpoints], [corners], gray.shape[::-1], None, None)

# 对图像进行畸变校正
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, gray.shape[::-1], 1, gray.shape[::-1])
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 显示校正前后的图片
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载了一张棋盘格图片，然后使用 `cv2.findChessboardCorners()` 函数查找棋盘格内角点。接下来，我们使用 `cv2.calibrateCamera()` 函数计算相机的标定系数。最后，我们使用 `cv2.undistort()` 函数对图像进行畸变校正。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要采集多张不同角度的棋盘格图片，并使用 `cv2.calibrateCamera()` 函数对相机进行标定，以获得更准确的畸变校正效果。