智能车图像处理：高效去畸变技术详解

"这篇文档详细介绍了智能车图像处理中的去畸变技术，通过使用特定的矩阵和指针映射，可以高效地实现图像矫正。文档提到了去畸变的重要性和适用场景，并提供了所需的工具和环境，包括棋盘标定图、赛道图以及去畸变上位机软件。同时，它还强调了内参测定的关键性，以及如何通过上位机求取相机内参。" 智能车图像处理中，去畸变是一项必不可少的技术，主要是为了修正由于镜头畸变导致的图像失真问题。畸变在广角镜头中尤为明显，表现为直线在图像边缘变得弯曲。这种现象会影响到智能车的视觉感知和导航精度。 去畸变的基本步骤包括： 1. **相机内参测定**：每个摄像头和镜头组合都有其特定的内参，需要通过棋盘标定图来测定。标定图应包含足够多的角点（通常为正方形格子），并从不同角度拍摄以获取多个视角的数据。 2. **获取矫正参数**：使用上位机软件，用户可以设置图像参数（如角点数、结果图尺寸等），并运行算法计算相机的内参矩阵（cameraMatrix）和畸变系数（distCoeffs）。这些参数随后会被保存，供后续去畸变过程使用。 3. **指针映射优化**：为了提高效率，可以在初始化时将矫正矩阵和畸变系数应用到指针地址上。这样，之后只需通过指针数组访问图像数据，即可快速得到去畸变后的图像，无需每次处理新图像时都重新计算。 4. **去畸变操作**：利用已知的cameraMatrix和distCoeffs，结合图像坐标，可以计算出新坐标，将原始图像的每个像素映射到无畸变的空间。 5. **选择图像类型**：去畸变后的图像可以是灰度图或二值化图，具体取决于应用需求。对于没有内容的部分，可以用特定灰度值（如BlackColor）填充。 6. **视野调整**：去畸变可能导致图像边缘内容丢失，用户可以选择是否保持全图内容，但这可能在某些情况下（如桶形畸变）导致结果混乱。 通过这个教程，读者不仅可以了解去畸变的基本原理，还能学习到如何实际操作去畸变上位机，获取并应用相机内参，从而优化智能车的图像处理性能。值得注意的是，所有采集的图像应来自同一相机和镜头，并保持相同的分辨率，以保证去畸变效果的一致性。