镜头畸变在计算机视觉中的应用

镜头畸变是指在摄影或计算机视觉应用中，由于镜头的物理特性而产生的图像畸变现象。这种畸变会导致图像中的直线变为弯曲或者产生形变，影响了后续的图像处理和分析任务。在本文中，我们将探讨镜头畸变的计算机视觉应用，并提供相关的源代码。

1. 镜头畸变的类型
   镜头畸变主要分为径向畸变和切向畸变两种类型。

   • 径向畸变：径向畸变使得图像中的直线弯曲或者形成鱼眼效果。主要包括桶形畸变和枕形畸变两种形式。
   • 切向畸变：切向畸变则会导致图像中的直线在水平或垂直方向上产生弯曲，通常由于镜头与图像平面之间的非垂直关系引起。

2. 镜头畸变矫正
   镜头畸变矫正是计算机视觉中常见的任务之一，它的目标是校正图像中的畸变，使得直线保持直线，提高后续图像处理和分析的准确性。

   镜头畸变矫正通常包括以下几个步骤：

   • 参数估计：通过标定板或者其他方法获取相机的内参和外参信息，包括相机的焦距、畸变系数、相机的旋转矩阵和平移向量等。
   • 畸变模型：根据参数估计的结果，建立镜头畸变的数学模型。常用的模型包括Brown模型和OpenCV中的鱼眼模型等。
   • 畸变校正：利用畸变模型对图像进行校正，消除镜头畸变的影响。校正的方法主要有两种：反向畸变和正向畸变。
     • 反向畸变：将畸变后的图像像素位置映射回畸变前的位置，常用的方法是通