opencv畸变校正 如何利用opencv计算图像畸变系数，并进行校正与摄像机标定？

如何利用opencv计算图像畸变系数，并进行校正与摄像机标定？

如果图像已知，相机如何通过相机校准失真？

1. 只需给定一幅图像，就可以根据图像中的相关特征进行标定，例如，图像中的物体具有直线度的特征。一般是找出物体的边缘应该是一条直线，在其上取一些点，根据这些点，将图像中物体的边缘重新校正成一条直线。简而言之，就是运用直线是直线的原理。

2. 目前，张正友在1998年提出的最常用的标定方法是根据小孔成像原理，通过二维标定板（平面标定板）对相机进行标定，并通过非线性优化使投影误差最小化。它没有根据表面上的训练集进行校准。

当然，他写这篇文章不仅仅是为了纠正扭曲。畸变参数只是张正友相机标定方法得到的参数的一部分，即两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。

消除失真的目的是使相机尽量接近针孔相机模型，使相机的直线在成像时保持直线。常用的畸变校正算法都是基于这一原理。

当然，有两种情况。例如，图像中没有线性对象。我们该怎么办？仍然可以校准吗？

答案是肯定的。外极线约束可以用来校正图像失真。但是，这需要至少两个图像，必须在短时间内由同一台相机拍摄。

如何利opencv校正镜头畸变？

拍照时，校正信息会写入镜头固件并连接到raw。大多数分解的原始软件都可以直接读取它。JPG由机身校正

如果您有参考图像，可以将此参考图像作为校正的参考：首先用cpselect工具选择控制点，然后用cp2tform计算校正模型，最后用imtransform对图像进行校正。有关具体用法，请参见帮助中的示例

如果您知道图像，则不知道如何通过相机校准失真。1:只给一张图像，可以根据图像中的相关特征进行标定。总之，它采用的是直线的原理。2:目前最常用的方法是通过二维标定板和非线性优化的重建误差最小化来标定相机。它没有根据表面上的训练集进行校准。3:畸变参数只是标定方法得到的参数的一部分，即两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。消除畸变的目的是使相机尽可能接近针孔相机模型，使相机的直线在成像时保持直线。

如何利用opencv计算图像畸变系数，并进行校正与摄像机标定？

这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。

用opencv的程序做摄像机标定，需要输入什么参数？

理想情况下，电压波形应为周期性标准正弦波，但由于电力系统中存在大量具有非线性阻抗特性的供、用电设备，这些设备向公用电网注入谐波电流或在公用电网中产生谐波电压电网，即谐波源。谐波源使实际电压波形偏离正弦波，称为电压正弦波失真。它通常以谐波为特征。电压波形失真度是用电压正弦波失真率，也称为电压谐波失真率来衡量的。

电压谐波失真率表示为各谐波电压均方根值与基波电压均方根值之比的百分比。

电压谐波失真率=√（U2*U2，U3*U3。。。Un*Un）*100%/U1

式中Un——n次谐波电压的有效值，v

U1——基波电压的有效值，v

如果图像已知，摄像机如何通过摄像机校正失真？1只需给定一幅图像，就可以根据图像中的相关特征进行标定，例如，图像中的物体具有直线度的特征。

一般是找出物体的边缘应该是一条直线，在上面取一些点，根据这些点，图像中物体的边缘又会被校正成一条直线。简而言之，就是运用直线是直线的原理。2目前，张正友在1998年提出的最常用的标定方法是根据小孔成像原理，通过二维标定板（平面标定板）对相机进行标定，并通过非线性优化使投影误差最小化。它没有根据表面上的训练集进行校准。当然，他写这篇文章不仅仅是为了纠正歪曲。畸变参数只是张正友相机标定方法得到的参数的一部分，即两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。消除畸变的目的是使相机尽可能接近针孔相机模型，使相机的直线在成像时保持直线。常用的畸变校正算法都是基于这一原理。当然，有两种情况。例如，图像中没有线性对象。我们该怎么办？仍然可以校准吗？答案是肯定的。外极线约束可以用来校正图像失真。但是，这需要至少两个图像，必须在短时间内由同一台相机拍摄。

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