关于OpenCV中的去畸变 c++
在opencv中，有关图像或像素点（角点）去畸变的函数有cv::undistort()，cv::getOptimalNewCameraMatrix()，cv::initUndistortRectifyMap()，remap()，cv::undistortPoints()。其中undistort可以直接对图像去畸变，getOptimalNewCameraMatrix、initUndistortRectifyMap和remap配合也可以对图像去畸变，他们之间有相同之处，又有各自特性，而undistortPoints是只针对像素点去畸变。下面就使用方法及细节进行梳理，并给出代码示例，以便加深印象。
1. 函数功能及参数介绍
1.1 cv::getOptimalNewCameraMatrix()
Mat cv::getOptimalNewCameraMatrix
( InputArray cameraMatrix, // 相机内参矩阵
InputArray distCoeffs, // 相机畸变参数
Size imageSize, // 图像尺寸
double alpha, // 缩放比例
Size newImgSize = Size(), // 校正后的图像尺寸
Rect * validPixROI = 0, // 输出感兴趣区域设置
bool centerPrincipalPoint = false // 可选标志
)
这个函数的功能是，“Return the new camera matrix based on the free scaling parameter”，即根据根据比例因子返回相应的新的相机内参矩阵。
这里的"比例因子"就是函数的第四个参数(alpha)，这个参数的范围是(0, 1)。调节alpha的值能够控制得到的新矩阵中的fx和fy的大小。
当alpha=1的时候，原图像中的所有像素能够得到保留，因此这个时候得到的矫正后的图像是带黑框的，如后面图1所示。
当alpha=0时，得到的图像是不带黑色边框的，相对于原图像，此时的图像损失了部分像素，如后面图2所示。alpha的值控制着具体损失多少像素。
alpha和newImageSize是两个互不干扰的参数，alpha只管是否对图像进行裁剪，而newImageSize只负责把图像进行缩放，这二者都会对返回的新的相机参数造成影响.
1.2 cv::initUndistortRectifyMap()
void cv::initUndistortRectifyMap
( InputArray cameraMatrix, // 原相机内参矩阵
InputArray distCoeffs, // 原相机畸变参数
InputArray R, // 可选的修正变换矩阵
InputArray newCameraMatrix, // 新相机内参矩阵
Size size, // 去畸变后图像的尺寸
int m1type, // 第一个输出的映射(map1)的类型，CV_32FC1 or CV_16SC2
OutputArray map1, // 第一个输出映射
OutputArray map2 // 第二个输出映射
)
这个函数用于计算原始图像和矫正图像之间的转换关系，将结果以映射的形式表达，映射关系存储在map1和map2中。
在单目相机例子中，newCameraMatrix可以用cv::getOptimalNewCameraMatrix来计算，或者直接与cameraMatrix相等。在双目相机例子中，newCameraMatrix一般是用cv::stereoRectify计算而来的（这里不做讨论）。
1.3 cv::remap()
void cv::remap
( InputArray src, // 原始图像
OutputArray dst, // 矫正图像
InputArray map1, // 第一个映射
InputArray map2, // 第二个映射
int interpolation, // 插值方式
int borderMode=BORDER_CONSTANT, // 边界模式
const Scalar& borderValue=Scalar() // 边界颜色，默认Scalar()黑色
)
函数功能：把原始图像中某位置的像素映射到矫正后的图像指定位置。
这里的map1和map2就是上面cv::initUndistortRectifyMap()计算出来的结果。
1.4 cv::undistort()
void cv::undistort
( InputArray src, // 原始图像
OutputArray dst, // 矫正图像
InputArray cameraMatrix, // 原相机内参矩阵
InputArray distCoeffs, // 相机畸变参数
InputArray newCameraMatrix = noArray() // 新相机内参矩阵
)
函数功能：直接对图像进行畸变矫正。
其内部调用了initUndistortRectifyMap和remap函数。
1.5 cv::undistortPoints()
void cv::undistortPoints
( InputArray src, // 原始像素点矩阵 1xN or Nx1 (CV_32FC2 or CV_64FC2).
OutputArray dst, // 矫正像素点矩阵
InputArray cameraMatrix, // 原相机内参矩阵
InputArray distCoeffs, // 相机畸变参数
InputArray R = noArray(), // 可选的修正变换矩阵
InputArray P = noArray() // 新的相机矩阵
)
函数功能：只对图像中的某些点做畸变矫正。
- 示例代码
2.1 使用 getOptimalNewCameraMatrix + initUndistortRectifyMap + remap 矫正图像
//
// Created by jiang on 2020/4/29.
//
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
const cv::Mat K = ( cv::Mat_ ( 3,3 ) << 931.73, 0.0, 480.0, 0.0, 933.16, 302.0, 0.0, 0.0, 1.0 );
const cv::Mat D = ( cv::Mat_ ( 5,1 ) << -1.7165e-1, 1.968259e-1, 0.0, 0.0, -3.639514e-1 );
const string str = "/home/jiang/4_learn/WeChatCode/ImageUndistort/data/";
const int nImage = 5;
const int ImgWidth = 960;
const int ImgHeight = 640;
cv::Mat map1, map2;
cv::Size imageSize(ImgWidth, ImgHeight);
const double alpha = 1;
cv::Mat NewCameraMatrix = getOptimalNewCameraMatrix(K, D, imageSize, alpha, imageSize, 0);
initUndistortRectifyMap(K, D, cv::Mat(), NewCameraMatrix, imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
for(int i=0; i}
当alpha=1时，所有像素均保留，但存在黑色边框，矫正后的图像如图1所示。
当alpha=0时，损失最多的像素，没有黑色边框，矫正后的图像如图2所示。
图1 alpha=1，所有像素均保留，带黑框。
图2 alpha=0，损失最多的像素，无黑框。
2.2 使用 undistort 矫正图像
//
// Created by jiang on 2020/4/29.
//
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
const cv::Mat K = ( cv::Mat_ ( 3,3 ) << 931.73, 0.0, 480.0, 0.0, 933.16, 302.0, 0.0, 0.0, 1.0 );
const cv::Mat D = ( cv::Mat_ ( 5,1 ) << -1.7165e-1, 1.968259e-1, 0.0, 0.0, -3.639514e-1 );
const string str = "/home/jiang/4_learn/WeChatCode/ImageUndistort/data/";
const int nImage = 5;
const int ImgWidth = 960;
const int ImgHeight = 640;
cv::Mat map1, map2;
cv::Size imageSize(ImgWidth, ImgHeight);
const double alpha = 1;
cv::Mat NewCameraMatrix = getOptimalNewCameraMatrix(K, D, imageSize, alpha, imageSize, 0);
for(int i=0; i// cv::undistort(RawImage, UndistortImage, K, D, NewCameraMatrix);
cv::imshow(“UndistortImage”, UndistortImage);
string OutputPath = str + to_string(i) + "_un2" + ".png";
cv::imwrite(OutputPath, UndistortImage);
cv::waitKey(0);
}
return 0;
}
如果undistort函数的最后一个参数使用原相机内参，那么得到的结果就是上面图2的结果，相当于alpha=0的情况。
如果undistort函数的最后一个参数使用getOptimalNewCameraMatrix计算出来的新矩阵，那么得到损失像素后的图像，当alpha=1时，就得到上面图1的结果。
如果像我示例程序一样，有多个图片需要矫正，那么推荐使用2.1的方法，因为initUndistortRectifyMap函数只需要计算一次就行，不需要每次循环都计算，可以像我程序中一样，将initUndistortRectifyMap放在循环外面。而使用2.2的方法，因为undistort函数内部调用了initUndistortRectifyMap和remap，所以相当于你n张图像计算了n次initUndistortRectifyMap，这会大大降低效率，增加程序耗时。
2.3 使用 undistortPoints 矫正角点
方法一：
//
// Created by jiang on 2020/4/29.
//
#include
#include
using namespace std;
const cv::Mat K = ( cv::Mat_ ( 3,3 ) << 931.73, 0.0, 480.0, 0.0, 933.16, 302.0, 0.0, 0.0, 1.0 );
const cv::Mat D = ( cv::Mat_ ( 5,1 ) << -1.7165e-1, 1.968259e-1, 0.0, 0.0, -3.639514e-1 );
void UndistortKeyPoints(vectorcv::Point2f &points);
int main()
{
const string str = “/home/jiang/4_learn/WeChatCode/ImageUndistort/data/”;
const int nImage = 5;
const int MAX_CNT = 150;
const int MIN_DIST = 30;
for(int i=0; i pts;
cv::Mat RawImage_Gray;
cv::cvtColor(RawImage, RawImage_Gray, CV_RGB2GRAY);
cv::goodFeaturesToTrack(RawImage_Gray, pts, MAX_CNT, 0.01, MIN_DIST);
for(auto& pt:pts)
circle(RawImage, pt, 2, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
cv::imshow("pts", RawImage);
UndistortKeyPoints(pts);
cv::Mat UndistortImage;
cv::undistort(RawImage, UndistortImage, K, D, K);
for(auto& pt:pts)
circle(UndistortImage, pt, 2, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
cv::imshow("pts_un", UndistortImage);
string OutputPath = str + to_string(i) + "_pts_un" + ".png";
cv::imwrite(OutputPath, UndistortImage);
cv::waitKey(0);
}
return 0;
}
void UndistortKeyPoints(vectorcv::Point2f &points)
{
if(D.at(0)==0.0) // 图像矫正过
return;
// N为提取的特征点数量，将N个特征点保存在N*2的mat中
uint N = points.size();
cv::Mat mat(N,2,CV_32F);
for(int i=0; i(i,0)=points[i].x;
mat.at(i,1)=points[i].y;
}
// 调整mat的通道为2，矩阵的行列形状不变
mat=mat.reshape(2);
cv::undistortPoints(mat, mat, K, D, cv::Mat(), K);
mat=mat.reshape(1);
// 存储校正后的特征点
for(int i=0; i(i,0);
kp.y=mat.at(i,1);
points[i] = kp;
}
}
方法二：
//
// Created by jiang on 2020/4/29.
//
#include
#include
using namespace std;
const cv::Mat K = ( cv::Mat_ ( 3,3 ) << 931.73, 0.0, 480.0, 0.0, 933.16, 302.0, 0.0, 0.0, 1.0 );
const cv::Mat D = ( cv::Mat_ ( 5,1 ) << -1.7165e-1, 1.968259e-1, 0.0, 0.0, -3.639514e-1 );
void UndistortKeyPoints(vectorcv::Point2f &points, cv::Mat &newCamMatrix);
void UndistortKeyPoints(vectorcv::Point2f &points, vectorcv::Point2f &points_un);
int main()
{
const string str = “/home/jiang/4_learn/WeChatCode/ImageUndistort/data/”;
const int nImage = 5;
const int ImgWidth = 960;
const int ImgHeight = 640;
const int MAX_CNT = 150;
const int MIN_DIST = 30;
cv::Mat map1, map2;
cv::Size imageSize(ImgWidth, ImgHeight);
//const double alpha = 1;
//cv::Mat NewCameraMatrix = getOptimalNewCameraMatrix(K, D, imageSize, alpha, imageSize, 0);
//initUndistortRectifyMap(K, D, cv::Mat(), NewCameraMatrix, imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
initUndistortRectifyMap(K, D, cv::Mat(), K, imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
for(int i=0; i pts;
cv::Mat RawImage_Gray;
cv::cvtColor(RawImage, RawImage_Gray, CV_RGB2GRAY);
cv::goodFeaturesToTrack(RawImage_Gray, pts, MAX_CNT, 0.01, MIN_DIST);
for(auto& pt:pts)
circle(RawImage, pt, 2, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
cv::imshow("pts", RawImage);
// UndistortKeyPoints(pts, NewCameraMatrix);
vector un_pts;
UndistortKeyPoints(pts, un_pts);
pts = un_pts;
for(auto& pt:pts)
circle(UndistortImage, pt, 2, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
cv::imshow("pts_un", UndistortImage);
string OutputPath = str + to_string(i) + "_pts_un" + ".png";
cv::imwrite(OutputPath, UndistortImage);
cv::waitKey(0);
}
return 0;
}
void UndistortKeyPoints(vectorcv::Point2f &points, cv::Mat &newCamMatrix)
{
if(D.at(0)==0.0) // 图像矫正过
return;
// N为提取的特征点数量，将N个特征点保存在N*2的mat中
uint N = points.size();
cv::Mat mat(N,2,CV_32F);
for(int i=0; i(i,0)=points[i].x;
mat.at(i,1)=points[i].y;
}
// 调整mat的通道为2，矩阵的行列形状不变
mat=mat.reshape(2);
cv::undistortPoints(mat, mat, K, D, cv::Mat(), newCamMatrix);
mat=mat.reshape(1);
// 存储校正后的特征点
for(int i=0; i(i,0);
kp.y=mat.at(i,1);
points[i] = kp;
}
}
void UndistortKeyPoints(vectorcv::Point2f &points, vectorcv::Point2f &points_un)
{
if(D.at(0)==0.0) // 图像矫正过
{
points_un = points;
return;
}
// N为提取的特征点数量，将N个特征点保存在N*2的mat中
uint N = points.size();
cv::Mat mat(N,2,CV_32F);
for(int i=0; i(i,0)=points[i].x;
mat.at(i,1)=points[i].y;
}
// 调整mat的通道为2，矩阵的行列形状不变
mat=mat.reshape(2);
cv::undistortPoints(mat, mat, K, D, cv::Mat(), K);
mat=mat.reshape(1);
// 存储校正后的特征点
// points_un.reserve(N);
points_un.resize(N);
for(int i=0; i
cv::Point2f kp = points[i];
kp.x=mat.at(i,0);
kp.y=mat.at(i,1);
points_un[i] = kp;
}
}
先使用cv::goodFeaturesToTrack函数在图像中提取一些FAST角点，如图3所示。
图3 FAST角点提取
然后对这些角点去畸变，注意，我们矫正后的点是不能直接打印在原图像上的，所以我们需要先对图像去畸变（这里的两种方法就是为了应对两种不同的图像矫正），然后将矫正后的点打印在矫正后的图像上。矫正结果如图3所示。
图4 FAST角点去畸变
注意，undistortPoints和undistort函数都有newCameraMatrix参数，这两个函数要使用相同的newCameraMatrix参数，这样才能将去畸变的点和去畸变的图像对应起来，这里的newCameraMatrix使用原相机内参。
2.4 undistortPoints 矫正BoundingBox
//
// Created by jiang on 2020/4/29.
//
#include
#include
using namespace std;
const cv::Mat K = ( cv::Mat_ ( 3,3 ) << 931.73, 0.0, 480.0, 0.0, 933.16, 302.0, 0.0, 0.0, 1.0 );
const cv::Mat D = ( cv::Mat_ ( 5,1 ) << -1.7165e-1, 1.968259e-1, 0.0, 0.0, -3.639514e-1 );
void UndistortBbox(cv::Rect &rect, cv::Mat &newCamMatrix);
int main()
{
const string str = “/home/jiang/4_learn/WeChatCode/ImageUndistort/data/”;
const int nImage = 5;
const int ImgWidth = 960;
const int ImgHeight = 640;
cv::Mat map1, map2;
cv::Size imageSize(ImgWidth, ImgHeight);
const double alpha = 1;
cv::Mat NewCameraMatrix = getOptimalNewCameraMatrix(K, D, imageSize, alpha, imageSize, 0);
initUndistortRectifyMap(K, D, cv::Mat(), NewCameraMatrix, imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
cv::Rect Bbox{338, 141, 23, 57};
for(int i=0; i// cv::undistort(RawImage, UndistortImage, K, D, K);
cv::rectangle(RawImage, Bbox, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 1);
cv::imshow("RawImage", RawImage);
string OutputPath1 = str + to_string(i) + "_Bbox" + ".png";
cv::imwrite(OutputPath1, RawImage);
UndistortBbox(Bbox, NewCameraMatrix);
cv::rectangle(UndistortImage, Bbox, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 1);
cv::imshow("UndistortImage", UndistortImage);
string OutputPath2 = str + to_string(i) + "_Bbox_un" + ".png";
cv::imwrite(OutputPath2, UndistortImage);
cv::waitKey(0);
}
return 0;
}
void UndistortBbox(cv::Rect &rect, cv::Mat &newCamMatrix)
{
cv::Mat mat(4, 2, CV_32F);
mat.at(0, 0) = rect.x;
mat.at(0, 1) = rect.y;
mat.at(1, 0) = rect.x + rect.width;
mat.at(1, 1) = rect.y;
mat.at(2, 0) = rect.x;
mat.at(2, 1) = rect.y + rect.height;
mat.at(3, 0) = rect.x + rect.width;
mat.at(3, 1) = rect.y + rect.height;
mat = mat.reshape(2); // 2通道，行列不变
cv::undistortPoints(mat, mat, K, D, cv::Mat(), newCamMatrix);
mat = mat.reshape(1); // 单通道，行列不变
double MaxX, MaxY;
rect.x = min(mat.at(0, 0), mat.at(2, 0));
MaxX = max(mat.at(1, 0), mat.at(3, 0));
rect.y = min(mat.at(0, 1), mat.at(1, 1));
MaxY = max(mat.at(2, 1), mat.at(3, 1));
rect.width = MaxX - rect.x;
rect.height = MaxY - rect.y;
}
这里我们手动画了一个Bbox{338,141,23,57}。然后用remap的方式矫正了图像。
在矫正BoundingBox也就是矫正BoundingBox的四个点。只是这里有一个细节要考虑，就是Bbox的四个角点在矫正后的大小不确定，因此要判断一下。矫正前的图像如图5所示，矫正后的图像如图6所示。
图5 Bbox矫正前
图6 Bbox矫正后
3. 总结与补充
关于图像、角点和Bbox的去畸变就介绍到这里，后续有更深入的研究在加以补充。本人才疏学浅，如文章中有错误，还请读者不吝赐教，吾当感激不尽。
文中用的opencv版本是3.3.0，CMakeLists如下：
cmake_minimum_required(VERSION 3.14)
project(ImageUndistort)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(OpenCV_DIR “/home/jiang/6_lib/install/opencv3.3.0/share/OpenCV”)
find_package(OpenCV REQUIRED)
add_executable(undistort2_1 undistort2_1.cpp)
target_link_libraries(undistort2_1
${OpenCV_LIBS}
)
add_executable(undistort2_2 undistort2_2.cpp)
target_link_libraries(undistort2_2
${OpenCV_LIBS}
)
add_executable(undistort2_3_1 undistort2_3_1.cpp)
target_link_libraries(undistort2_3_1
${OpenCV_LIBS}
)
add_executable(undistort2_3_2 undistort2_3_2.cpp)
target_link_libraries(undistort2_3_2
${OpenCV_LIBS}
)
add_executable(undistort2_4 undistort2_4.cpp)
target_link_libraries(undistort2_4
${OpenCV_LIBS}
)
完整的代码在这里：
https://github.com/JiangZhengok/WeChatCode/tree/master/ImageUndistort
github.com/JiangZhengok/WeChatCode/tree/master/ImageUndistort
**参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/137053640**