Python-OpenCV双眼摄像头图像矫正与去畸变的零基础教学

后端

2023-08-11 21:22:45

双目摄像头图像矫正和去畸变：揭秘机器视觉的神奇世界

准备工作

让我们踏上矫正和去畸变双目摄像头图像的旅程，这将开启机器视觉世界的奇妙之旅。准备好以下工具，我们将开始我们的冒险：

一张 A4 纸的标准棋盘图
USB 连接的双眼摄像头
Python 和 OpenCV 已安装

校准双目摄像头

就像戴上完美合身的隐形眼镜，为了实现准确的图像处理，我们需要校准我们的摄像头。以下是步骤：

设置相机参数： 输入相机内参矩阵和畸变系数，这些系数了相机的透视和镜头畸变。

找到棋盘格并进行校准： 显示棋盘格并从不同角度拍摄图像。OpenCV 将使用这些图像自动计算相机参数。

保存相机参数： 将校准后的相机参数保存为文件，以便将来使用。

图像矫正与去畸变

现在我们已经校准了摄像头，是时候矫正和去畸变图像了。这是实现准确三维视觉的关键：

加载图像： 加载要处理的图像。

初始化 OpenCV 畸变校正模块： OpenCV 提供了一个内置模块，用于根据相机参数计算畸变校正映射。

应用畸变校正： 将畸变校正映射应用于图像，从而产生纠正后的图像，消除了透视失真和镜头畸变。

实际应用示例

双目摄像头图像矫正和去畸变在机器视觉领域有着广泛的应用，包括：

双目立体视觉： 通过使用两个摄像头从不同角度捕捉图像，创建深度图和三维场景的重建。
三维重建： 从多张图像中重建三维物体模型，用于反向工程和原型制作。
机器人视觉： 为机器人提供准确的环境感知，用于导航和目标识别。

完整代码示例

为了让您亲身体验，这里是一个使用 Python-OpenCV 进行双目摄像头图像矫正和去畸变的完整代码示例：

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np

# 校准双目摄像头
def calibrate_cameras():
    # 设置相机参数
    camera_matrix_left = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
    camera_matrix_right = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
    distortion_coefficients_left = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
    distortion_coefficients_right = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

    # 找到棋盘格并进行校准
    ret, camera_matrix_left, distortion_coefficients_left, camera_matrix_right, distortion_coefficients_right, rotation_matrix, translation_vector = cv2.stereoCalibrate(object_points, image_points_left, image_points_right, camera_matrix_left, distortion_coefficients_left, camera_matrix_right, distortion_coefficients_right, (width, height))

    # 保存相机参数
    np.savez('camera_parameters.npz', camera_matrix_left, distortion_coefficients_left, camera_matrix_right, distortion_coefficients_right, rotation_matrix, translation_vector)

# 图像矫正与去畸变
def correct_image(image):
    # 加载相机参数
    camera_parameters = np.load('camera_parameters.npz')
    camera_matrix_left = camera_parameters['camera_matrix_left']
    distortion_coefficients_left = camera_parameters['distortion_coefficients_left']

    # 初始化 OpenCV 畸变校正模块
    undistort_rectify_map = cv2.initUndistortRectifyMap(camera_matrix_left, distortion_coefficients_left, None, None, (width, height), cv2.CV_32FC1)

    # 应用畸变校正
    corrected_image = cv2.remap(image, undistort_rectify_map[0], undistort_rectify_map[1], cv2.INTER_LINEAR)

    # 显示校正后的图像
    cv2.imshow('Corrected Image', corrected_image)

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 校准双目摄像头
    calibrate_cameras()

    # 加载图像
    image_left = cv2.imread('left_image.png')
    image_right = cv2.imread('right_image.png')

    # 矫正图像
    corrected_image_left = correct_image(image_left)
    corrected_image_right = correct_image(image_right)

    # 显示矫正后的图像
    cv2.imshow('Corrected Left Image', corrected_image_left)
    cv2.imshow('Corrected Right Image', corrected_image_right)

    # 等待用户输入
    cv2.waitKey(0)

    # 释放资源
    cv2.destroyAllWindows()