街景影像畸变校正代码
时间: 2025-05-31 15:20:47 浏览: 8
### 街景影像畸变校正算法概述
街景影像通常由鱼眼镜头拍摄,由于光学特性会产生显著的径向畸变。为了校正这种畸变,常用的方法基于相机标定模型,利用 OpenCV 等库实现畸变参数估计和矫正操作。
以下是基于 OpenCV 的街景影像畸变校正代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载畸变图像
image = cv2.imread('distorted_street_view.jpg')
# 假设已知相机内参矩阵 K 和畸变系数 D
K = np.array([[fx, 0, cx], # fx: 焦距x方向,cx/cy: 主点坐标
[0, fy, cy],
[0, 0, 1]])
D = np.array([k1, k2, p1, p2, k3]) # 畸变系数
# 获取原始图像尺寸
h, w = image.shape[:2]
# 计算无畸变映射
map_x, map_y = cv2.initUndistortRectifyMap(K, D, None, K, (w, h), cv2.CV_32FC1)
# 进行重映射以校正畸变
undistorted_image = cv2.remap(image, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR)
# 显示结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Undistorted", undistorted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
此代码实现了基本的畸变校正流程[^3]。其中 `K` 是相机内参矩阵,包含了焦距 (`fx`, `fy`) 和主点位置 (`cx`, `cy`);`D` 则表示畸变系数数组,包括径向畸变项 (`k1`, `k2`, `k3`) 和切向畸变项 (`p1`, `p2`)。
在实际应用中,可以通过棋盘格标定获取这些参数[^4]。具体方法如下:
1. 使用 OpenCV 提供的 `calibrateCamera()` 函数计算相机内外参。
2. 将获得的内参矩阵 `K` 和畸变系数 `D` 替代上述代码中的假设值。
### 注意事项
- 如果未提供具体的相机参数,则需先完成相机标定过程。
- 对于大规模街景数据集,建议采用批量处理方式并结合 GPU 加速技术提升效率[^5]。
阅读全文
相关推荐

















