我有一個徑向失真函式，它以百分比為單位提供從 0（影像中心）到相對完整影像場（場高 1）的相對失真。例如，這個函式會在全相對場高 1 處產生高達 5% 的失真。
我試圖將它與 opencv undistort 函式一起使用來應用失真，但不知道如何填充矩陣。
如前所述，我只有一個源影像，除了我知道失真函式之外，我對焦距等相機引數一無所知。
我應該如何在 cv2.undistort(src_image, matrix, ...) 中設定矩陣？
uj5u.com熱心網友回復：
在您的情況下更容易使用的 OpenCv 例程是cv::remap，而不是 undistort 。
在下文中，我假設您的失真純粹是徑向的。如果您已經在 (x, y) 中分解了它，則類似的考慮也適用。
所以你有一個像素到影像中心d(r)距離r = sqrt((x - x_c)^2 (y - y_c)^2)的失真函式。該函式表示失真影像中像素半徑與未失真影像的相對變化：，或等效地，。(x, y)(x_c, y_c)r_dr(r_d - r) / r = d(r)r_d = r * (1 - d(r))
如果給你一個扭曲的影像，并想去除扭曲，你需要反轉上面的方程（即決議或數值求解），找到感興趣范圍內r每個的值r_d。然后，您可以輕松地創建兩個陣列，map_x和map_y，它們表示從失真坐標到未失真坐標的映射：對于(x_d, y_d)失真影像中給定的一對整數像素坐標，您計算關聯的r_d = sqrt(((x_d - x_c)^2 (y_d - y_c)^2)，然后計算對應的r函式r_d求解方程，去回到(x, y)，并分配map_x[y_d, x_d] = x; map_y[y_d, x_d] = y。最后，您將它們傳遞給 cv::remap。
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