OpenCV图像去畸变编程实战：自定义算法与opencv函数

在本章的作业1中，我们讨论的是基于OpenCV的图像去畸变技术，特别是针对李小山的教程中的一项编程任务。题目要求学生实现一个简单的图像去畸变功能，而不直接依赖OpenCV的内置函数。以下是关键知识点的详细解释： 1. **背景与目的**: 这个程序的主要目的是帮助学习者理解图像畸变（例如像差）的原理，并通过手动编写代码来校正这种现象。畸变可能由镜头、相机安装或光学元件的不完美造成，导致图像中物体的形状和位置发生扭曲。 2. **所需库与头文件**: 作业涉及到了`opencv2/opencv.hpp`和`<string>`库，前者是OpenCV的核心头文件，后者用于处理字符串操作。学生需要了解并使用这些库中的函数来处理图像数据。 3. **输入与参数**: - `image_file` 是一个包含测试图像的文件路径，应确保路径正确。 - 畸变参数 `k1`, `k2`, `p1`, 和 `p2` 是径向畸变系数，这些值表示了图像的不同变形程度。 - 内参 `fx`, `fy`, `cx`, `cy` 分别代表焦距、图像的主点坐标，它们对去畸变过程至关重要。 4. **代码结构**: 主函数 `main()` 中，首先读取灰度图像，然后创建一个新的矩阵 `image_undistort` 来存储去畸变后的结果。接着，对于图像中的每个像素点 `(u, v)`，程序需要根据提供的公式进行坐标转换，以计算出在无畸变图像中的新坐标 `(u_distorted, v_distorted)`。 5. **关键算法**: - 程序的核心是去畸变部分，涉及到的公式包括： - 计算无畸变坐标的直角坐标系中的圆周率（`r_square = x*x + y*y`） - 使用径向畸变模型计算修正后的x和y坐标 (`x_distorted` 和 `y_distorted`) - 最后，根据内参重新投影到新的图像坐标空间 (`u_distorted = fx*x_distorted + cx` 和 `v_distorted = fy*y_distorted + cy`) 6. **任务要求**: 学生需要完成`TODO`部分的代码，即计算并设置 `u_distorted` 和 `v_distorted` 的值。这需要理解并应用几何变换理论和OpenCV中的矩阵运算。 通过这个实践作业，学生将掌握基本的图像几何矫正技术，并能运用OpenCV库中的数学函数来解决实际问题。这不仅锻炼了编程技能，也加深了对光学成像原理的理解。