摄像机畸变模型（opencv）

最新推荐文章于 2025-07-04 10:05:59 发布
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分类专栏： OpenCV 图像处理
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本文探讨了摄像机的实际畸变问题，尤其是径向畸变和切向畸变，这两种畸变影响了图像的准确性。通过OpenCV提供的模型，解释了如何描述和校正这些非线性畸变，以提高相机标定的精确性。

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摄像机畸变模型（opencv）

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  理想的摄像机模型是针孔模型，但是实际的镜头不符合这种假设。另外，相机的构造以及制造、安装、工艺等因素也会造成误差，导致相机通常会存在多种非线性畸变，使得上面介绍的针孔相机模型并不能准确地描述最终的成像关系。所以，为了使相机标定结果更加准确，在进行相机标定时应该将相机的非线性畸变考虑进来，修正理想投影模型。

一、径向畸变

  径向畸变产生的主要原因是镜头径向曲率的不规则变化，它会导致图像的扭曲变形，例如，空间中的一条直线成像到图像平面后发生弯曲，变形成一条曲线。这种畸变的特点是以主点为中心，沿径向移动，离的距离越远，产生的变形量就越大。径向畸变是导致图像畸变的主要因素。如图所示，一个矩形的严重径向失真被较正成理想线性镜头的图像。
这里写图片描述

径向畸变模型在opencv中被描述为：

xcorrected=x(1+k1r2+k2r4+k3
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