对图像进行畸变校正

资 源 简 介

对图像进行畸变校正

详 情 说 明

相机畸变校正是计算机视觉中的重要预处理步骤，通过消除镜头带来的几何变形，可以提高后续图像分析的精度。典型的畸变包括径向畸变（如桶形/枕形畸变）和切向畸变。

实现过程主要分为三个步骤：

首先需要准备相机标定数据。使用标定工具箱（如Matlab Camera Calibrator或OpenCV的calibrateCamera）获取相机的内参矩阵和畸变系数。这些参数通过拍摄多角度棋盘格图案计算得出，包含焦距、主点坐标等核心信息。

然后构建畸变校正映射。利用获得的相机参数，通过cv2.initUndistortRectifyMap函数计算原始图像到校正图像的像素映射关系。这个步骤会生成x方向和y方向的映射矩阵，记录每个校正后像素对应的原始位置。

最后执行实时校正。使用cv2.remap函数配合预计算的映射矩阵，即可对新的输入图像进行快速畸变校正。该过程本质上是根据映射关系对图像进行重采样，相比直接计算畸变方程效率更高。

实际应用中还需注意处理边界区域的黑边问题，可以通过缩放或裁剪来保证图像完整性。对于实时系统，建议提前计算好映射矩阵以避免重复运算。高质量的标定数据是保证校正效果的关键，建议使用20张以上不同角度的标定板图像进行计算。