opencv极线校正（opencv 直线）

OpenCV 极线校正

简介

极线校正是一种计算机视觉技术，用于纠正图像中由于透视失真造成的线条弯曲。它在诸如场景重建、拼接和自动驾驶等应用中非常有用。

原理

极线校正通过将图像投影到一个虚拟的平面（极平面）上来完成。在极平面上，线条是平行的，从而消除了失真。该过程涉及以下步骤：1.

相机校准：

估计相机的内参和外参，包括焦距、光学中心和透视畸变系数。 2.

极平面计算：

使用相机参数计算极平面的方程。 3.

图像映射：

将图像的每个像素映射到极平面上。 4.

像素取样：

从极平面中提取像素值以重建校正后的图像。

步骤

使用 OpenCV 执行极线校正的步骤如下：1. 导入 OpenCV 库。 2. 读入输入图像。 3. 校准相机并提取相机参数。 4. 计算极平面方程。 5. 创建变换矩阵，将像素从图像平面映射到极平面。 6. 使用重映射功能将图像像素映射到极平面。 7. 校正后的图像应显示没有线条失真的图像。

代码示例

```python import cv2# 读入输入图像 image = cv2.imread('input.jpg')# 相机校准（假设已知） camera_matrix = np.array([[f, 0, cx], [0, f, cy], [0, 0, 1]]) distortion_coefficients = np.array([k1, k2, p1, p2])# 计算极平面方程 h, w = image.shape[:2] fov = 90 # 视场 (单位：度) K = np.array([[f / w, 0, w / 2], [0, f / h, h / 2], [0, 0, 1]]) R = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) T = np.array([[0, 0, 0]]) H, _ = cv2.stereoRectify(camera_matrix, distortion_coefficients, camera_matrix, distortion_coefficients, (w, h), R, T, flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY)# 创建变换矩阵 warp_matrix = cv2.initUndistortRectifyMap(camera_matrix, distortion_coefficients, R, H, (w, h), cv2.CV_32FC1)# 重映射图像 undistorted_image = cv2.remap(image, warp_matrix[0], warp_matrix[1], cv2.INTER_LINEAR)# 显示校正后的图像 cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

优点

校正图像中的线条失真。

改善图像拼接和场景重建的准确性。

提高自动驾驶系统的感知能力。

局限性

依赖于准确的相机校准。

对于大透视失真的图像，校正效果可能不理想。

计算成本可能很高。

**OpenCV 极线校正****简介**极线校正是一种计算机视觉技术，用于纠正图像中由于透视失真造成的线条弯曲。它在诸如场景重建、拼接和自动驾驶等应用中非常有用。**原理**极线校正通过将图像投影到一个虚拟的平面（极平面）上来完成。在极平面上，线条是平行的，从而消除了失真。该过程涉及以下步骤：1. **相机校准：**估计相机的内参和外参，包括焦距、光学中心和透视畸变系数。 2. **极平面计算：**使用相机参数计算极平面的方程。 3. **图像映射：**将图像的每个像素映射到极平面上。 4. **像素取样：**从极平面中提取像素值以重建校正后的图像。**步骤**使用 OpenCV 执行极线校正的步骤如下：1. 导入 OpenCV 库。 2. 读入输入图像。 3. 校准相机并提取相机参数。 4. 计算极平面方程。 5. 创建变换矩阵，将像素从图像平面映射到极平面。 6. 使用重映射功能将图像像素映射到极平面。 7. 校正后的图像应显示没有线条失真的图像。**代码示例**```python import cv2

读入输入图像 image = cv2.imread('input.jpg')

相机校准（假设已知） camera_matrix = np.array([[f, 0, cx], [0, f, cy], [0, 0, 1]]) distortion_coefficients = np.array([k1, k2, p1, p2])

计算极平面方程 h, w = image.shape[:2] fov = 90

视场 (单位：度) K = np.array([[f / w, 0, w / 2], [0, f / h, h / 2], [0, 0, 1]]) R = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) T = np.array([[0, 0, 0]]) H, _ = cv2.stereoRectify(camera_matrix, distortion_coefficients, camera_matrix, distortion_coefficients, (w, h), R, T, flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY)

创建变换矩阵 warp_matrix = cv2.initUndistortRectifyMap(camera_matrix, distortion_coefficients, R, H, (w, h), cv2.CV_32FC1)

重映射图像 undistorted_image = cv2.remap(image, warp_matrix[0], warp_matrix[1], cv2.INTER_LINEAR)

显示校正后的图像 cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```**优点*** 校正图像中的线条失真。 * 改善图像拼接和场景重建的准确性。 * 提高自动驾驶系统的感知能力。**局限性*** 依赖于准确的相机校准。 * 对于大透视失真的图像，校正效果可能不理想。 * 计算成本可能很高。