摄像机标定03之矫正

标定摄像机通常是想做两件事，一个是矫正畸变效应，另一个是根据获得的图像重构三维场景。

OpenCV提供一个直接使用的校正算法，即输入原始图像和由函数cvCalibrateCamera2()得到的畸变系数，生成校正后的图像。我们既可以一次性通过函数cvUndistort2()使用该算法完成所有事项，也可以通过一对函数cvInitUndistortMap()和cvRemap()来更有效率的处理此事，这通常适合视频或者从同一摄像机中得到多个图像的应用。

“校正”和“矫正”的关系，“矫正”是在数学上去掉透镜畸变，而“校正”是数学上将图像排列整齐。

基本方法是：先计算畸变映射，再矫正图像。函数cvInitUndisortMap()用于计算畸变映射，而函数cvRemap()表示在任意图像应用该映射。函数cvUndistort2()是在一次调用中先后完成两个步骤。但是计算畸变映射是一个耗时的操作，所以，当畸变映射不变的时候随时调用函数cvUndistort2()是一种不聪明的做法。最后，如果有一系列的2D点，我们可以调用函数cvUndistortPoints()从原始坐标变换到矫正后的坐标。

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