OpenCV：对图像的部分进行去畸变

Question

我正在尝试理解如何仅在图像的子集上应用cv2.undistort函数。

通过cv2.findChessboardCorner进行了相机校准，并且似乎工作正常。然而，我发现失真校正非常慢，在1080x1920图像上平均约为9 fps。对于项目的目的，我只对固定的图像子集感兴趣，通常类似于img[100:400]。

如何解决这个问题？在需要100像素条纹时仅对整个图像进行失真校正似乎是浪费的。

- ymoiseev

---

也许您可以先裁剪图像，然后对其运行去畸变函数。 - v.coder

@v.coder 这是我尝试的第一件事 - 如果你裁剪图像，失真校正将无法很好地工作（甚至可能使情况更糟）。 - ymoiseev

Answer 1

从docs中：

该函数是cv :: initUndistortRectifyMap（使用统一的R）和cv :: remap（使用双线性插值）的组合。有关执行的转换的详细信息，请参见前一个函数。

因此，在循环中调用undistort会反复重新计算未失真的映射 - 没有缓存，它们的计算是昂贵的，因为它涉及为每个像素解决多项式方程。如果我理解正确，您的校准是固定的，因此您应该仅使用initUndistortRectifyMap（）计算一次它们，然后将地图传递给主循环中的remap（）。

你所描述的“裁剪”是可行的，但可能需要一些工作和小的实验，因为OpenCV使用的去畸变映射与未经扭曲的图像具有1:1对应关系，并存储像素（向量）偏移量。这意味着您需要裁剪地图部分，相应地对应于您关心的图像矩形，然后编辑它们的值，这些值是从未经扭曲到扭曲图像的x和y偏移量。具体来说，您需要将带有您关心的矩形的二维平移的逆应用于它们，以将其带到图像画布的左上角。然后，您应该能够调用remap()，将未经扭曲的裁剪矩形大小的空白图像作为目标图像。

总的来说，我首先会尝试第一个建议（不要调用undistort，将map生成与remapping分开），只有当真的跟不上帧率时才会尝试第二步。

- Francesco Callari

---

好的，谢谢。仅使用您的第一个建议就足以实时消除畸变了。 - ymoiseev