Python OpenCV 鱼眼去畸变的探索
在计算机视觉和图像处理的领域，鱼眼镜头因其独特的广角视野和特殊的图像变形而受到青睐。然而，由于鱼眼镜头固有的畸变效果，这些镜头拍摄的图像往往需要经过去畸变处理，以获取正确的视觉效果。本文将探讨使用Python中的OpenCV库来实现鱼眼去畸变的过程，并附上相关的代码示例。
鱼眼镜头的畸变
鱼眼镜头的畸变主要分为径向畸变和切向畸变。径向畸变会导致图像向外或向内的扩展，通常表现为圆形图案。而切向畸变会造成图像偏移，并且与相机的对齐有关。为了消除这些畸变，必须通过建立合适的校正模型来进行去畸变处理。
鱼眼去畸变的基本步骤
去畸变的过程通常包括以下几个步骤：
- 相机标定，获取相机内参和畸变系数
- 利用OpenCV的函数读取和处理图像
- 应用去畸变算法
- 显示和保存处理后的图像
1. 相机标定
相机标定是去畸变的前提。可以利用棋盘图案进行标定。以下是如何使用OpenCV进行相机标定的示例代码：
import cv2
import numpy as np
import glob
# 终止 criteria
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
# 世界坐标系统中的棋盘角点
pattern_size = (9, 6)
objp = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 存储对象点和图像点
obj_points = [] # 3D点
img_points = [] # 2D点
# 读取棋盘图像
images = glob.glob('*.jpg')
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 查找棋盘角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
if ret:
obj_points.append(objp)
img_points.append(corners)
# 相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
2. 鱼眼去畸变
标定完成后，我们需要使用这些参数进行去畸变。接下来，通过以下代码实现去畸变的过程：
# 图像去畸变
def undistort_fisheye(image, mtx, dist):
h, w = image.shape[:2]
new_camera_mtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))
undistorted_img = cv2.fisheye.undistortImage(image, mtx, dist, None, new_camera_mtx)
# 裁剪图像
x, y, w, h = roi
undistorted_img = undistorted_img[y:y+h, x:x+w]
return undistorted_img
# 读取鱼眼图像并去畸变
img = cv2.imread('fisheye_image.jpg')
undistorted_img = undistort_fisheye(img, mtx, dist)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistorted', undistorted_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3. 保存和展示去畸变后的图像
最后，我们可以将去畸变的图像保存到本地：
# 保存去畸变后的图像
cv2.imwrite('undistorted_image.jpg', undistorted_img)
项目管理
在进行此类项目时，良好的项目管理是必不可少的。以下是使用甘特图表示的项目计划示意：
gantt
title 鱼眼去畸变项目计划
dateFormat YYYY-MM-DD
section 标定阶段
准备棋盘格图像 :a1, 2023-10-01, 5d
进行标定 :after a1 , 7d
section 去畸变阶段
实现去畸变算法 :2023-10-10 , 5d
测试和保存图像 :after a1 , 5d
鱼眼和图像处理的交互
通过序列图，可以更好地理解图像处理过程中各个步骤之间的交互：
sequenceDiagram
participant User
participant App as Image Processing App
participant Camera as Camera
participant Display as Display
User->>Camera: 拍摄鱼眼图像
Camera-->>User: 图像数据
User->>App: 传输图像数据
App-->>App: 进行相机标定
App-->>App: 进行去畸变
App-->>Display: 显示去畸变图像
结论
使用Python和OpenCV进行鱼眼图像的去畸变处理为图像处理领域注入了强大的工具。通过简单的相机标定和去畸变实现，我们能够改善图像的质量，为后续的计算机视觉任务打下基础。鱼眼图像去畸变的应用不仅限于摄影领域，还可广泛用于虚拟现实、机器人视觉等领域。掌握这个技能，将使你在图像处理的道路上走得更远。希望本文能为有兴趣的读者在鱼眼处理方面提供启示和帮助！
