opencv python 鱼眼去畸变

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mob64ca12ea10ec 2024-10-04 05:59:55 ©著作权

文章标签 OpenCV Image 示例代码 文章分类 Python 后端开发

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使用 OpenCV 进行鱼眼图像去畸变

在计算机视觉领域，鱼眼镜头因其广角效果而被广泛使用，但其图像畸变问题却常常令人烦恼。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 对鱼眼图像进行去畸变，并附上示例代码和相关概念图。

鱼眼图像的畸变

鱼眼镜头的特性在于能够获得更宽广的视角，通常超过 180°。然而，鱼眼镜头的光学设计使得其拍摄的图像存在较为明显的畸变。主要的畸变分为径向畸变和切向畸变，前者通常更为显著。

为了进行去畸变处理，我们需要获取镜头的内参和畸变系数。这通常可以通过标定过程获得，OpenCV 提供了相关的工具和函数。

去畸变的步骤

标定鱼眼镜头：使用棋盘格标定，通过多张棋盘格图片计算内参和畸变系数。
去畸变：利用内参和畸变系数对图像进行去畸变操作。

示例代码

以下是使用 OpenCV 进行鱼眼图像去畸变的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 标定信息
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])  # 相机内参矩阵
D = np.array([[k1], [k2], [k3], [k4]])  # 畸变系数
image = cv2.imread('fisheye_image.jpg')

# 获取去畸变映射
h, w = image.shape[:2]
new_K = K.copy()  # 复制内参矩阵
new_K[0, 2] += 0.5 * w  # 适当调整内参矩阵
new_K[1, 2] += 0.5 * h
map1, map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(K, D, None, new_K, (w, h), cv2.CV_16SC2)

# 使用映射进行去畸变
undistorted_image = cv2.remap(image, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)

# 显示结果
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

关系图

为了更直观地理解鱼眼镜头的相关概念和去畸变过程，下面是一个简单的关系图：

erDiagram
    FisheyeLens ||--o| Distortion : causes
    Distortion ||--o| Calibration : requires
    Calibration ||--o| CameraParameters : provides
    CameraParameters ||--o| Image : affects

在这个关系图中，鱼眼镜头（FisheyeLens）引起了畸变（Distortion），为了消除这种畸变，我们需要进行标定（Calibration）。标定过程需要相机参数（CameraParameters），而这些参数又直接影响到图像（Image）的表现。