使用python opencv对畸变图像进行矫正的实现

下面是使用Python OpenCV对畸变图像进行矫正的完整攻略：

一、什么是畸变

畸变是摄像机镜头导致图像失真的问题，通常由于透镜形状或者镜头的位置所引起，会对相机成像造成严重的影响。因此，对于需要精确测量的摄像机，畸变矫正是必不可少的。

二、如何进行畸变矫正

OpenCV提供了内置函数cv2.undistort()用于对图像进行畸变矫正。在进行畸变矫正之前，需要先获得摄像机自身的校正参数（cameraMatrix和distCoeffs）以及目标图像的尺寸信息，这些参数通常通过一系列的相机标定操作获得。

以下是一个简单的例子，用于演示如何使用cv2.undistort()函数进行畸变矫正：

import cv2
import numpy as np

# 相机内参
cameraMatrix = np.array([[517.30640821,   0.        , 324.10131395],
                         [  0.        , 516.66570753, 230.42767494],
                         [  0.        ,   0.        ,   1.        ]])

# 畸变系数
distCoeffs = np.array([[-2.29277503e-01,  9.51597119e-02, -3.02587906e-04, -3.05318793e-04, -6.64955721e-03]])

# 图像尺寸
img_shape = (480, 640)

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 对原始图像进行矫正
new_img = cv2.undistort(img, cameraMatrix, distCoeffs, None, cameraMatrix)

# 显示矫正后的图像
cv2.imshow('Undistorted Image', new_img)
cv2.waitKey(0)

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

三、实现过程的详细解释

以上代码中，第3行到第5行定义了相机自身的校正参数，包括相机内参cameraMatrix和畸变系数distCoeffs。这些参数通常通过相机标定操作获得，若未进行标定操作，也可以通过OpenCV提供的工具进行自动标定。

在定义相机校正参数之后，我们可以读取原始图像并调用cv2.undistort()函数对图像进行畸变矫正。该函数的参数包括：

• 原始图像（必选）
• 相机内参（必选）
• 畸变系数（必选）
• 矫正后的图像尺寸（可选，默认为原始图像尺寸）
• 矫正时使用的内部缓存（可选，默认为空）

最后，我们通过调用cv2.imshow()函数和cv2.waitKey()函数在窗口中显示矫正后的图像，并在结束之后释放窗口。

四、更多实例演示

下面给出另一个例子，用于演示如何通过OpenCV的自动标定工具对相机进行标定，并使用cv2.undistort()函数对图像进行畸变矫正。该例子首先使用棋盘格标定板进行标定，然后使用标定的参数进行畸变矫正，最后显示矫正后的图像。

import cv2
import numpy as np

# 定义棋盘格大小
chessboard_size = (6, 9)

# 定义棋盘格角点的世界坐标
world_points = np.zeros((chessboard_size[0] * chessboard_size[1], 3), np.float32)
world_points[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 定义储存世界点和图像点坐标的数组
world_points_list = []
img_points_list = []

# 读取标定图像
img = cv2.imread('calibration.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)

# 若检测成功，添加到数组中
if ret:
  # 标记角点
  cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret)

  # 添加世界坐标和图像坐标
  world_points_list.append(world_points)
  img_points_list.append(corners)

# 标定相机
ret, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(world_points_list, img_points_list, gray.shape[::-1], None, None)

# 矫正图像
new_img = cv2.undistort(img, cameraMatrix, distCoeffs, None, cameraMatrix)

# 显示图像
cv2.imshow('Undistorted Image', new_img)
cv2.waitKey(0)

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先定义棋盘格大小和棋盘格角点的世界坐标，然后通过cv2.findChessboardCorners()函数检测图像中的棋盘格角点，并将检测成功后的世界坐标和图像坐标添加到对应的数组中。接着，调用cv2.calibrateCamera()函数进行相机标定，该函数的参数包括：

• 世界坐标数组（必选）
• 图像坐标数组（必选）
• 图像尺寸（必选）
• 初始相机矩阵（可选，默认为空）
• 初始畸变系数（可选，默认为空）

最后，通过调用cv2.imshow()函数和cv2.waitKey()函数在窗口中显示矫正后的图像，并在结束之后释放窗口。

五、总结

以上就是使用Python OpenCV对畸变图像进行矫正的完整攻略。通过使用cv2.undistort()函数，我们可以轻松地对畸变图像进行矫正，并得到更加准确的图像。