使用OpenCV进行相机校正与图像失真修正

"这篇教程介绍了如何使用OpenCV进行相机校正，通过拍摄多个角度和距离的图表图片（如黑白棋盘格、对称圆形图案、非对称圆形图案）作为输入数据，校正相机的径向和切向失真。教程提到了OpenCV中的findChessboardCorners函数来寻找图像中的棋盘角点，并讨论了相机校正涉及的五个参数矩阵。" 在OpenCV中，相机校正是一个重要的图像处理步骤，旨在消除由于镜头特性导致的图像失真，例如桶状失真和鱼眼效果。这个过程涉及到两个主要类型的失真校正：径向失真和切向失真。 1. 径向失真：这种失真通常发生在远离图像中心的区域，使得图像边缘看起来像桶形或鱼眼效果。径向失真可以通过一个多项式模型进行校正，其中每个像素的坐标(X, Y)会转换为新的坐标(X', Y')。 2. 切向失真：当镜头与被摄物体表面不完全平行时，会产生切向失真。这种失真会导致图像沿着垂直或水平线产生扭曲。OpenCV通过特定的公式对切向失真进行校正。 为了进行相机校正，首先需要拍摄一系列包含已知特征（如棋盘格）的图像。OpenCV提供了一个函数`findChessboardCorners`来检测这些图像中的特征点。这个函数接受输入图像、棋盘格的大小（patternSize，例如：points_per_row, points_per_column）以及一些标志参数，如`CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH`和`CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE`，以优化角点检测。 一旦检测到棋盘格的角点，OpenCV会使用这些数据来估计相机的内参和失真系数。内参包括焦距、主点坐标以及镜头畸变系数。这个过程通常涉及到五个参数的校正矩阵，包括旋转和平移矩阵，以及径向和切向失真系数。 校正完成后，可以使用这些信息将原始图像的像素坐标映射到校正后的坐标，从而减少或消除失真。这通常通过`undistort`函数实现，该函数可以对整个图像进行校正，或者对特定的点进行坐标转换。 总结来说，OpenCV的相机校正功能允许开发者通过一系列带有已知特征的图像来分析和校正相机的失真，提高图像处理的准确性和可靠性。这个过程对于需要精确测量或分析的项目，如自动驾驶、无人机导航或机器视觉应用，是非常关键的。