PythonとOpenCVを使用して画像の歪みを補正する方法について説明します。この記事では、特にカメラで撮影した画像の歪み補正に焦点を当てます。
OpenCVとは
OpenCVは、画像処理や機械学習などに広く使用されるオープンソースのコンピュータビジョンライブラリです。
歪み補正とは
カメラで撮影した画像は、レンズの形状や配置により歪みが生じることがあります。この歪みを補正することで、画像の品質を向上させることができます。
歪み補正の手順
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カメラキャリブレーション: チェスボードの画像を撮影し、OpenCVを使用してカメラキャリブレーションを行います。これにより、カメラの内部パラメータ（焦点距離や光学中心など）と歪み係数を取得できます。
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画像の歪み補正: 取得したカメラのパラメータと歪み係数を使用して、OpenCVの
undistort関数を用いて画像の歪みを補正します。
PythonとOpenCVを使用した歪み補正のコード例
以下に、PythonとOpenCVを使用した画像の歪み補正のコード例を示します。
import cv2
import numpy as np
# カメラの内部パラメータと歪み係数
K = np.array([[931.73, 0.0, 480.0], [0.0, 933.16, 302.0], [0.0, 0.0, 1.0]])
D = np.array([-1.7165e-1, 1.968259e-1, 0.0, 0.0, -3.639514e-1])
# 画像の読み込み
img = cv2.imread('input.jpg')
# 歪み補正
img_undistorted = cv2.undistort(img, K, D)
# 結果の保存
cv2.imwrite('output.jpg', img_undistorted)
このコードは、指定したカメラのパラメータと歪み係数を使用して、入力画像の歪みを補正し、結果を出力画像として保存します。
以上がPythonとOpenCVを使用した画像の歪み補正の基本的な手順となります。具体的な状況や要件に応じて適切にパラメータを調整することで、さまざまな種類の画像の歪み補正を行うことができます。