一.OpenCV提供的函数

二.校正

准备文件：

运行(GIF动图)

附代码1(上图使用)：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>using namespace std;
using namespace cv;//用undistort()函数直接计算校正图像
void undist(vector<Mat> imgs,   //所有原图像向量Mat cameraMatrix,   //计算得到的相机内参Mat distCoeffs,     //计算得到的相机畸变系数vector<Mat> &undistImgs)  //校正后的输出图像
{for (int i = 0; i < imgs.size(); i++){Mat undistImg;undistort(imgs[i], undistImg, cameraMatrix, distCoeffs);undistImgs.push_back(undistImg);}
}int main()
{//读取所有图像vector<Mat> imgs;string imageName;ifstream fin("calibdata.txt");while (getline(fin, imageName)){Mat img = imread(imageName);imgs.push_back(img);}//输入前文计算得到的内参矩阵Mat cameraMatrix = (Mat_<float>(3, 3) << 532.016297, 0, 332.172519,0, 531.565159, 233.388075,0, 0, 1);//输入前文计算得到的内参矩阵Mat distCoeffs = (Mat_<float>(1, 5) << -0.285188, 0.080097, 0.001274, -0.002415, 0.106579);vector<Mat> undistImgs;//存放着去畸变图像的向量//Size imageSize;//去畸变图像的尺寸//imageSize.width = imgs[0].cols;//imageSize.height = imgs[0].rows;//上一节课已经把尺寸搞定//使用initUndistortRectifyMap()函数和remap()函数校正图像//initUndistAndRemap(imgs, cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, undistImgs);//用undistort()函数直接计算校正图像，下一行代码取消注释即可undist(imgs, cameraMatrix, distCoeffs, undistImgs);//显示校正前后的图像for (int i = 0; i < imgs.size(); i++){string windowNumber = to_string(i);imshow("未校正图像" + windowNumber, imgs[i]);imshow("校正后图像" + windowNumber, undistImgs[i]);waitKey(0);destroyWindow("未校正图像" + windowNumber);destroyWindow("校正后图像" + windowNumber);}waitKey(0);return 0;
}

附代码2：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>using namespace std;
using namespace cv;//使用initUndistortRectifyMap()函数和remap()函数校正图像
void initUndistAndRemap(vector<Mat> imgs,  //所有原图像向量Mat cameraMatrix,  //计算得到的相机内参Mat distCoeffs,    //计算得到的相机畸变系数Size imageSize,    //图像的尺寸vector<Mat> &undistImgs)  //校正后的输出图像
{//计算映射坐标矩阵Mat R = Mat::eye(3, 3, CV_32F);Mat mapx = Mat(imageSize, CV_32FC1);Mat mapy = Mat(imageSize, CV_32FC1);initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, R, cameraMatrix, imageSize, CV_32FC1, mapx, mapy);//校正图像for (int i = 0; i < imgs.size(); i++){Mat undistImg;remap(imgs[i], undistImg, mapx, mapy, INTER_LINEAR);undistImgs.push_back(undistImg);}
}//用undistort()函数直接计算校正图像
void undist(vector<Mat> imgs,   //所有原图像向量Mat cameraMatrix,   //计算得到的相机内参Mat distCoeffs,     //计算得到的相机畸变系数vector<Mat> &undistImgs)  //校正后的输出图像
{for (int i = 0; i < imgs.size(); i++){Mat undistImg;undistort(imgs[i], undistImg, cameraMatrix, distCoeffs);undistImgs.push_back(undistImg);}
}int main()
{//读取所有图像vector<Mat> imgs;string imageName;ifstream fin("calibdata.txt");while (getline(fin, imageName)){Mat img = imread(imageName);imgs.push_back(img);}//输入前文计算得到的内参矩阵Mat cameraMatrix = (Mat_<float>(3, 3) << 532.016297, 0, 332.172519,0, 531.565159, 233.388075,0, 0, 1);//输入前文计算得到的内参矩阵Mat distCoeffs = (Mat_<float>(1, 5) << -0.285188, 0.080097, 0.001274, -0.002415, 0.106579);vector<Mat> undistImgs;//存放着去畸变图像的向量Size imageSize;//去畸变图像的尺寸imageSize.width = imgs[0].cols;imageSize.height = imgs[0].rows;//使用initUndistortRectifyMap()函数和remap()函数校正图像initUndistAndRemap(imgs, cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, undistImgs);//用undistort()函数直接计算校正图像，下一行代码取消注释即可//undist(imgs, cameraMatrix, distCoeffs, undistImgs);//显示校正前后的图像for (int i = 0; i < imgs.size(); i++){string windowNumber = to_string(i);imshow("未校正图像" + windowNumber, imgs[i]);imshow("校正后图像" + windowNumber, undistImgs[i]);}waitKey(0);return 0;
}

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