矫正图像畸变的必备技能：Qt+OpenCV摄像头图像畸变校正

# 1. 图像畸变基础

图像畸变是指图像在成像过程中由于镜头或其他因素的影响，导致图像几何形状发生变形。图像畸变主要分为径向畸变和切向畸变。

**径向畸变**是由镜头中心的光线与边缘光线成像时不重合造成的，导致图像边缘向中心或远离中心弯曲。

**切向畸变**是由镜头中心与边缘光线成像时不平行造成的，导致图像边缘向一侧弯曲。

# 2. Qt+OpenCV图像畸变校正理论

### 2.1 OpenCV图像畸变校正原理

图像畸变是指由于镜头或成像系统的不完美导致图像中直线或平面发生弯曲或变形。OpenCV提供了强大的图像畸变校正功能，其原理主要基于相机模型和畸变参数估计。

**相机模型**

OpenCV采用针孔相机模型来描述相机的成像过程。该模型假设相机镜头是一个理想的针孔，光线从场景中的3D点通过针孔投影到图像平面上。相机模型的参数包括：

- 相机矩阵：表示相机的内参，包括焦距、主点和畸变系数。
- 旋转矩阵和平移向量：表示相机相对于世界坐标系的位姿。

**畸变参数估计**

图像畸变主要由镜头畸变和径向畸变引起。OpenCV提供了两种常用的畸变参数估计方法：

- **张正友标定法**：使用棋盘格或其他标定图案，通过求解一组线性方程组来估计畸变参数。
- **Bouguet标定法**：使用一组图像，通过最小化图像畸变的重投影误差来估计畸变参数。

### 2.2 Qt与OpenCV图像畸变校正的集成

Qt是一个跨平台的应用程序框架，提供了丰富的图形用户界面（GUI）组件。Qt与OpenCV的集成可以方便地在Qt应用程序中实现图像畸变校正功能。

**Qt与OpenCV的集成步骤**

1. 在Qt项目中添加OpenCV库的依赖。
2. 在Qt代码中包含OpenCV头文件。
3. 使用OpenCV函数进行图像畸变校正。

**代码示例**

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QImage>

void undistortImage(QImage& image) {
  // 载入相机内参和畸变参数
  cv::Mat cameraMatrix = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);
  cv::Mat distCoeffs = cv::Mat::zeros(5, 1, CV_64F);

  // 将QImage转换为OpenCV图像
  cv::Mat cvImage = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC3, (void*)image.bits());

  // 进行图像畸变校正
  cv::Mat undistortedImage;
  cv::undistort(cvImage, undistortedImage, cameraMatrix, distCoeffs);

  // 将OpenCV图像转换为QImage
  image = QImage((uchar*)undistortedImage.data, undistortedImage.cols, undistortedImage.rows, QImage::Format_RGB888);
}

**参数说明**

- `cameraMatrix`：相机内参矩阵。
- `distCoeffs`：畸变系数向量。
- `cvImage`：OpenCV图像。
- `undistortedImage`：畸变校正后的图像。

# 3.1 摄像头图像采集与预处理

**摄像头图像采集**

摄像头图像采集是图像畸变校正的第一步。在Qt中，可以使用`QCamera`类来访问摄像头设备并采集图像。

// 创建摄像头对象
QCamera camera;

// 设置摄像头分辨率
camera.setResolution(640, 480);

// 开始摄像头采集
camera.start();

// 获取摄像头图像
QImage image = camera.capture();

**图像预处理**

在进行图像畸变校正之前，需要对图像进行预处理，包括灰度化、降噪和边缘检测等。

**灰度化**

灰度化将图像转换为灰度图像，去除颜色信息。

// 将图像转换为灰度图像
QImage grayImage = image.co