鱼眼视频的批量矫正算法

简介

       鱼眼视频的批量矫正算法是一种用于视频流中的图像矫正技术，它能够通过自己设计校正系数，从而校正视频帧中的鱼眼失真，从而提高得到一个超广角的视频效果。

使用方法

       矫正数据存储：将待矫正的视频存储在input_videos文件夹中。
       设置矫正系数：在代码中，矫正系数k取0-1之间，值越小矫正越弱。（注：如果一次矫正达不到矫正效果，可将校正后的视频放入input_videos文件夹中二次矫正。）
       输出矫正后视频：矫正后的视频存储在corrected_videos文件夹中。

import cv2
import os
import glob
import numpy as np

def load_videos_from_folder(folder_path):
    """批量加载文件夹中的所有视频"""
    video_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.mp4'))
    return video_paths

def fisheye_correction(frame, k=0.3):
    """对视频帧进行鱼眼矫正。参数k控制矫正强度，值越低矫正越弱"""
    h, w = frame.shape[:2]
    fx = fy = w
    cx, cy = w / 2, h / 2

    # 鱼眼校正的相机矩阵和失真系数
    K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
    D = np.array([-k, k, 0, 0])

    # 计算矫正映射
    map1, map2 = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), K, (w, h), cv2.CV_16SC2)
    corrected_frame = cv2.remap(frame, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)
    
    return corrected_frame

def process_videos(input_folder, output_folder, k=0.3):
    """加载视频，逐帧进行鱼眼矫正，并保存矫正后的视频"""
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    video_paths = load_videos_from_folder(input_folder)
    
    for video_path in video_paths:
        cap = cv2.VideoCapture(video_path)
        if not cap.isOpened():
            print(f"无法打开视频文件：{video_path}")
            continue
        
        # 获取视频属性
        width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        
        # 输出文件路径
        output_path = os.path.join(output_folder, os.path.basename(video_path))
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
        out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))

        print(f"正在处理视频：{video_path}")
        
        while cap.isOpened():
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            
            # 鱼眼矫正
            corrected_frame = fisheye_correction(frame, k)
            out.write(corrected_frame)
        
        cap.release()
        out.release()
        print(f"已保存矫正后的视频：{output_path}")

if __name__ == "__main__":
    # 输入和输出文件夹路径
    input_folder = "./input_videos"
    output_folder = "./corrected_videos"
    
    # 矫正系数k，0-1之间，值越小矫正越弱
    correction_coefficient = 0.02

    # 批量处理视频
    process_videos(input_folder, output_folder, correction_coefficient)

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_53605808/article/details/143749192

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！