使用python opencv對(duì)畸變圖像進(jìn)行矯正的實(shí)現(xiàn)
代碼:
__Author__ = "Shliang" __Email__ = "shliang0603@gmail.com" import os import cv2 import numpy as np from tqdm import tqdm def undistort(frame): fx = 685.646752 cx = 649.107905 fy = 676.658033 cy = 338.054431 k1, k2, p1, p2, k3 = -0.363219, 0.093818, 0.006178, -0.003714, 0.0 # 相機(jī)坐標(biāo)系到像素坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣 k = np.array([ [fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1] ]) # 畸變系數(shù) d = np.array([ k1, k2, p1, p2, k3 ]) h, w = frame.shape[:2] mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(k, d, None, k, (w, h), 5) return cv2.remap(frame, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 對(duì)攝像頭實(shí)時(shí)視頻流做畸變矯正 def distortion_correction_cam(): cap = cv2.VideoCapture(0) while (cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() undistort_frame = undistort(frame) compare = np.hstack((frame, undistort_frame)) cv2.imshow('frame', compare) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 對(duì)目錄下的所有圖片做畸變矯正,并把畸變矯正后的圖片保存下來(lái) def distortion_correction_imgs(input_dir, output_dir): in_imgs = os.listdir(input_dir) for img_name in tqdm(in_imgs): image = cv2.imread(os.path.join(input_dir, img_name)) distroted_img = undistort(image) cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, img_name), distroted_img) if __name__ == '__main__': input_dir = "/home/shl/extract_rosbag_data/0324_bags/plycal_calib/root/images" output_dir = "/home/shl/extract_rosbag_data/0324_bags/plycal_calib/root/distro_imgs" # distortion_correction_imgs(input_dir, output_dir) distortion_correction_cam()
對(duì)圖片進(jìn)行矯正效果:
原圖:
矯正后的圖片:
采集的攝像頭畫(huà)面矯正效果:
從上面的換面可以看到,左邊是未矯正的畫(huà)面
,右邊是矯正后的畫(huà)面
:
矯正后的畫(huà)面
會(huì)被裁切
,明顯可以看到畫(huà)面中的信息是有裁切的,例如左邊的椅子已經(jīng)被裁切掉了- 矯正后的畫(huà)面和原畫(huà)面是保持相同的分辨率:
640x480
,但是,為什么會(huì)看到畫(huà)面會(huì)出現(xiàn)橫向的拉伸
,這是因?yàn)?code>標(biāo)定相機(jī)內(nèi)參的時(shí)候畫(huà)面的分辨率設(shè)置為1280x720=16:9
,但是opencv讀取攝像頭默認(rèn)的分辨率卻是640x480=4:3
,兩者的比例都不一樣,所以肯定會(huì)出現(xiàn)拉伸
解決拉伸的方式,就是把讀取攝像頭的時(shí)候,把攝像頭的分辨率設(shè)置成和標(biāo)定的時(shí)候一樣的分辨率,設(shè)置為1280x720
,下面是如何在opencv讀取攝像頭的時(shí)候設(shè)置攝像頭分辨率:
# 對(duì)攝像頭實(shí)時(shí)視頻流做畸變矯正 def distortion_correction_cam(): cap = cv2.VideoCapture(0) # 獲取攝像頭讀取畫(huà)面的寬和高 width = cap.get(3) height = cap.get(4) fps = cap.get(5) print(width, height, fps) # 640.0 480.0 30.0 # 在這里把攝像頭的分辨率修改為和我們標(biāo)定時(shí)使用的一樣的分辨率 1280x720 cap.set(3, 1280) cap.set(4, 720) width = cap.get(3) height = cap.get(4) print(width, height, fps) # 1280.0 720.0 30.0 while (cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() print(frame.shape) undistort_frame = undistort(frame) compare = np.hstack((frame, undistort_frame)) cv2.imshow('frame', compare) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
重新設(shè)置分辨率后,矯正前后畫(huà)面對(duì)比,可以看到幾乎是沒(méi)有橫向或縱向拉伸的!
參考:
https://blog.csdn.net/weixin_40516558/article/details/103494029
https://blog.csdn.net/guaiderzhu1314/article/details/96306509
https://www.codenong.com/cs110623399/
到此這篇關(guān)于使用python opencv對(duì)畸變圖像進(jìn)行矯正的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python opencv畸變圖像矯正內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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