opencv shape函数_无人驾驶小课堂 - OpenCV 中的图像校正

1. 常见的图片畸变

无人驾驶摄像头/照相机镜头往往会有两种形式的图像变形，径向畸变（Radial Distortion）和切向变形（Tangetial Distortion）。前者是由于镜头成像的过程中，边缘造成的损耗。后者是因为镜头本身存在角度造成的倾角误差。

径向畸变

切向畸变

2. 畸变矫正

由于镜头畸变不可避免，因此需要矫正。在矫正之时，我们需要建立原图与矫正图像之间的关系，并找到这组关系的系数，通过一组标准系数，我们就获得了镜头的矫正方法。

通常来说，我们可以通过测量一组黑白格（如下图左）来获得这个矫正系数。当获得镜头拍摄的黑白格，只要找出其中的同等位置的格子交界处，并计算两者间变化的关系，就可以计算得到变形的系数。

左：标准黑白格；右：畸变

如果使用 OpenCV 就可以简易获取其中的黑白交界处，如cv2.findChessboardCorners() 和 cv2.drawChessboardCorners() 函数。

代码如下：

Tips：gray.shape[::-1] 是返回灰度图的长宽，代表 反置全部数组；
color.shape[1::-1] 是返回彩色图的长款，代表 反置前两个元素；

3. 图像矫正

在矫正了畸变之后，我们就可以把图像变形回我们需要的图像了。在这里，我们使用图像点来帮助把点矫正回原来的位置，来拉平图像，使用的函数为 cv2.getPerspectiveTransform() 和 cv2.warpPerspective() 。

修正结果如下：

左：修正前；右：修正后；

代码如下：