10、OpenVX 图像基本变换指南

OpenVX 图像基本变换指南

1. 引言

在计算机视觉领域，图像的几何变换是一项重要的任务，它可以帮助我们校正图像中的畸变、实现图像的旋转、缩放和平移等操作。OpenVX 作为一个专注于运行时的库，提供了丰富的函数和节点来实现这些图像变换。本文将详细介绍 OpenVX 中的图像去畸变和透视变换两种基本变换，并给出相应的代码示例。

2. 图像去畸变（Undistortion）

2.1 去畸变原理

在计算机视觉中，图像的镜头畸变是一个常见的问题，它会导致三维空间中的直线在图像中呈现弯曲的状态。去畸变变换的目的是将图像映射到另一个图像，使得新图像中的直线与三维空间中的直线相对应。去畸变需要相机的内参和镜头畸变系数等信息，而 OpenVX 本身无法计算这些数据，因此我们需要借助 OpenCV 进行离线计算。

2.2 使用 OpenCV 生成重映射（Remap）数据

重映射是一种简单的图像变换，它为目标图像中的每个像素指定源图像中的浮点坐标。通过 OpenCV 的 initUndistortRectifyMap 函数，我们可以根据相机参数生成去畸变的重映射数据。以下是生成重映射数据的代码示例：

FileStorage fs(camera_file, FileStorage::READ);
Mat intrinsic_params, dist_coeffs;
fs["camera_matrix"] >> intrinsic_params;
fs["distortion_coefficients"] &g