Opencv鱼眼相机畸变校正Python实现指南
1. 引言
在计算机视觉和机器人领域，常常需要对鱼眼相机采集的图像进行畸变校正。畸变校正是将鱼眼相机采集的图像转换为透视图像，以便更准确地进行图像处理和计算。Opencv提供了一些功能强大的方法来实现鱼眼相机的畸变校正。
在本指南中，我将向你介绍如何使用Python和Opencv来实现鱼眼相机的畸变校正。我会逐步向你展示整个流程，并提供代码示例和注释来帮助你更好地理解和实践。
2. 流程概览
首先，让我们来看一下实现鱼眼相机畸变校正的整个流程。下面是一个简单的流程图来展示这个过程：
gantt
title 实现鱼眼相机畸变校正流程
section 环境准备
数据采集 :a1, 2022-12-01, 1d
安装Opencv库 :a2, after a1, 1d
section 畸变校正
图像校正 :a3, after a2, 2d
参数优化 :a4, after a3, 1d
显示校正结果 :a5, after a4, 1d
3. 程序实现步骤
3.1 环境准备
在开始之前，我们需要采集一组用于校正的鱼眼相机图像。确保相机固定不动，并保持相机水平。
数据采集
采集大约10-20张图像，并将它们保存在一个文件夹中，以便后续使用。
安装Opencv库
使用以下命令来安装Opencv库：
pip install opencv-python
3.2 畸变校正
图像校正
首先，我们需要加载图像并进行畸变校正。使用Opencv的cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数来生成一个畸变校正的映射表，然后使用cv2.remap()函数将图像映射到校正后的结果。
以下是代码示例：
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
# 定义相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx],
[0, fy, cy],
[0, 0, 1]])
# 定义畸变系数
D = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# 计算映射表
map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), K, image.shape[:2], cv2.CV_16SC2)
# 图像校正
undistorted_image = cv2.remap(image, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
参数优化
如果你想更好地拟合相机的畸变，可以使用Opencv的cv2.fisheye.calibrate()函数来优化相机内参和畸变系数。
以下是代码示例：
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
images = []
for i in range(10):
image = cv2.imread(f'path_to_image_{i}.jpg')
images.append(image)
# 定义角点
pattern_size = (9, 6) # 内角点个数
object_points = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
object_points[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 优化相机内参和畸变系数
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0
