使用python opencv对畸变图像进行矫正的实现

2024-06-09 15:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

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。

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