opencv图像校正（摄像头校正）

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它提供了丰富的函数和算法来处理图像。本文将深入探讨“opencv图像校正（摄像头校正）”这一主题，包括如何利用OpenCV对摄像头捕获的扭曲图像进行校正，并理解摄像头的内外参数。 图像校正通常涉及到对由于镜头畸变、透视失真等因素导致的图像扭曲进行纠正。在摄像头拍摄的图像中，这种现象尤其常见。OpenCV中的`calibrateCamera()`函数是进行图像校正的关键，它需要用户提供一组已知几何形状的标定板（通常是棋盘格）的图像，通过这些图像来估计摄像头的内参和外参。 **摄像头内外参数** 1. **内参数**：摄像头内参描述了摄像头本身的特性，包括： - **焦距**（focal length）：焦距是光学中心到图像平面的距离，通常以像素为单位表示。 - **主点坐标**（principal point）：图像平面上的一个点，对应于光学中心在图像上的投影。 - **畸变系数**（distortion coefficients）：包括径向畸变和切向畸变系数，用来描述图像失真的程度。 2. **外参数**：摄像头外参数则描述了摄像头相对于标定板的位置和姿态，包括： - **旋转矩阵**（rotation matrix）：表示摄像头的旋转角度。 - **平移向量**（translation vector）：表示摄像头的平移距离。 在`calibrateCamera()`函数中，用户需要提供标定板的角点位置以及它们在图像中的检测结果。函数会返回一个包含内参和外参的结构体，可以将其保存到XML文件中，方便后续的图像校正操作。 **图像校正过程** 1. **标定过程**：收集多张标定板不同角度的图像，然后使用`findChessboardCorners()`函数找到棋盘格的角点，`cornerSubPix()`函数进行角点精细化。 2. **校正参数估计**：将这些角点数据输入`calibrateCamera()`，计算得到摄像头的内外参数。 3. **保存参数**：将校正参数保存到XML文件，例如"cameraMatrix.xml"和"distCoeffs.xml"。 4. **图像校正**：当有新的图像需要校正时，读取之前保存的参数，使用`initUndistortRectifyMap()`创建校正映射，最后用`remap()`函数将原始图像映射到校正后的图像上。 在提供的"pictureundistort"文件中，很可能包含了未校正的图像和校正后的结果对比，通过观察这些图像可以直观地看到校正的效果。 OpenCV的图像校正功能对于改善摄像头捕捉的图像质量至关重要，特别是对于自动驾驶、无人机导航等依赖精确视觉信息的应用。理解和掌握摄像头内外参数的估计以及图像校正过程，是深入学习计算机视觉和OpenCV的基础。