摄像机畸变模型(opencv)

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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