STM32单片机视觉校正与娱乐产业：打造沉浸式体验，引领娱乐新时代

# 1. STM32单片机视觉校正技术概述**

STM32单片机视觉校正技术是一种利用数学模型和算法对图像畸变进行校正的技术，以获得更准确和清晰的图像。图像畸变通常是由相机镜头或传感器固有的缺陷造成的，例如桶形失真或枕形失真。

视觉校正算法通常涉及两个步骤：畸变模型的建立和校正变换的应用。畸变模型通过相机标定过程获取，该过程涉及使用一组已知图案的图像来估计相机的内参和外参。校正变换然后根据畸变模型应用于原始图像，以消除失真并恢复准确的几何形状。

# 2. 视觉校正算法与实践

### 2.1 视觉校正原理与算法

#### 2.1.1 图像畸变模型

图像畸变是指图像在成像过程中由于镜头、传感器或其他因素的影响而产生的失真。常见的图像畸变类型包括：

- **径向畸变：**图像中心区域向外或向内弯曲。
- **切向畸变：**图像边缘区域向外或向内弯曲。
- **薄桶畸变：**图像中心区域向内收缩，边缘区域向外扩张。
- **枕形畸变：**图像中心区域向外扩张，边缘区域向内收缩。

#### 2.1.2 校正算法选择

图像畸变校正算法有多种，选择合适的算法取决于畸变的类型和程度。常用的校正算法包括：

- **Brown-Conrady模型：**适用于径向和切向畸变，具有较高的精度。
- **Zhang模型：**适用于径向、切向和薄桶/枕形畸变，精度较高且计算量较小。
- **鱼眼模型：**适用于鱼眼镜头产生的畸变，具有较好的畸变校正效果。

### 2.2 视觉校正实践应用

#### 2.2.1 相机标定与参数获取

相机标定是获取相机内参和外参的过程，这些参数用于畸变校正。相机标定可以通过使用标定板或其他标定目标来完成。

#### 2.2.2 图像畸变校正实现

图像畸变校正可以通过以下步骤实现：

1. **获取相机内参和外参：**通过相机标定获得。
2. **选择校正算法：**根据畸变类型和程度选择合适的校正算法。
3. **建立畸变校正映射：**根据校正算法和相机参数建立畸变校正映射。
4. **应用畸变校正：**将原始图像映射到校正后的图像。

import cv2
import numpy as np

# 获取相机内参和外参
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 选择校正算法
algorithm = cv2.fisheye.CALIB_REIFY_ZERO_DISPARITY

# 建立畸变校正映射
map1, map2 = cv2.fisheye.initU