了解图像失真实及cv2.undistort函数

在图像处理领域， 图像失真实是一个常见问题，它兴许由许多种因素引起，比方说相机镜头的畸变。cv2.undistort 是 OpenCV 库中的一个有力巨大工具，用于校正图像的畸变。

图像失真实通常分为径向失真实和切向失真实。径向失真实指的是图像边缘向内或向外弯曲的现象，而切向失真实则是指图像边缘的扭曲。

相机内参矩阵与畸变系数

相机内参矩阵包含了相机焦距、 主点坐标等信息，而畸变系数则说说了镜头的畸变程度。

这些个参数能通过相机标定得到， 相机标定是一个麻烦的流程，但它是获取准确相机内参和畸变系数的关键步骤。

用cv2.undistort进行图像校正

import cv2
import numpy as np
# 读取含有失真实的图像
img = cv2.imread
# 读取相机内参矩阵和相机畸变系数
cameraMatrix = np.array
distCoeffs = np.array
# 用cv2.undistort函数进行校正
dst = cv2.undistort

参数详解

• src: 输入图像
• cameraMatrix: 相机内参矩阵
• distCoeffs: 相机畸变系数
• dst: 输出矫正后的图像
• newCameraMatrix: 新鲜的相机内参矩阵

后来啊展示

用 cv2.imshow 函数能看得出来原始图像和校正后的图像，以便进行对比。

cv2.imshow
cv2.imshow
cv2.waitKey
cv2.destroyAllWindows

cv2.undistort 是一个功能有力巨大的函数， 能帮我们消除图像的畸变，搞优良图像处理和琢磨的准确性。通过本文的介绍，相信你已经掌握了怎么用 cv2.undistort 进行图像校正。

欢迎用实际案例来验证本文的观点，并分享你的经验。