镜头畸变校正在计算机视觉中的应用

镜头畸变校正是计算机视觉领域中一个重要的技术，它用于修正由于镜头形状和光学特性引起的图像畸变问题。镜头畸变会导致图像中的直线变形或者图像边缘的弯曲，影响到后续的图像处理和分析任务。本文将介绍镜头畸变校正的基本原理和常用的算法，并提供相应的源代码实现。

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。径向畸变是由于镜头形状不完美造成的，它会导致图像中的直线呈现出弯曲的形态。切向畸变则是由于镜头安装的不准确引起的，它会导致图像中的直线出现倾斜。

镜头畸变校正的原理
镜头畸变校正的基本原理是通过对图像中的特定点进行变换，使得畸变后的图像恢复到原始的几何形状。通常，校正过程涉及到两个步骤：畸变参数的估计和图像的变换。

首先，我们需要估计镜头的畸变参数。常用的方法是使用校准板，通过在平面上放置一些已知几何形状的标定点，然后观察这些点在图像中的投影位置与实际位置之间的差异，从而估计出畸变参数。

其次，根据估计得到的畸变参数，我们可以对图像进行变换，实现畸变校正。常用的变换方法包括极坐标变换和透视变换。极坐标变换是将图像从笛卡尔坐标系转换到极坐标系，然后根据畸变参数进行修正。透视变换则是通过对图像进行透视投影变换，将畸变的图像变换为正常的几何形状。

代码实现
下面是一个使用Python和OpenCV库实现镜头畸变校正的示例代码：

import cv2
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