上位机图像处理和嵌入式模块部署（qmacvisual畸变矫正）

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        大部分同学在开始做计算机图像的时候，是没有意识到畸变矫正这个问题的。当然不仅仅是畸变矫正，很多同学还会忽略光源的问题。他们自然地以为，摄像头拍出来的图像就应该是这样的。但事实上并非如此，好的图像需要光源的配合，而且很多摄像头拍摄出来的图像也是不能直接使用的，比如大家在汽车上面看到的鱼眼镜头，这些图像都是不能直接使用的，需要用标定板进行标定之后才能使用的。

        正好qmacvisual软件提供了软件标定的功能，我们也来学习一下。

1、标定需要做哪些

        要做好摄像头的标定，那么就需要一个标定板。在摄像头之前的各个角落和只能够中间，依次放置，这样就拿到了基本的标定图片。基于这些图片就可以对camera进行标定了。当然，这个标定板上面一般都会有棋盘格信息或者是有斑点的图案，这些都是已知的条件。并且，这些标定板上面的图案都是横平竖直的。这就意味着，如果图像上的棋盘格或者是斑点被识别之后，但是中间的连线发生了明显的弯曲，这就是说，我们可以用标定板对camera进行标定处理了。

2、标定板长什么样

        标定板一般是棋盘格，或者是斑点，今天用到的图片都是基于斑点的，

3、利用qmacvisual对图像进行标定处理

        本身qmacvisual软件已经支持对camera进行标定处理。获得标定参数之后，后续使用的每个图片，都可以先畸变矫正，然后再进行后续算法的处理。当然，标定之前，需要先创建一个工程，然后创建一个流程，这都是少不了的。接着开始标定，标定的插件位于树形控件里面的【标定工具】-》【畸变标定】。双击之后，界面应该是这样的，

        这里面有一些参数需要设置。文件夹路径就是采集的标定图片。剩下来的就是圆最小面积和圆最大面积设定。这两个参数设置非常重要，可以搭配Block参数按钮一起使用，确保算法可以认识到图片中的49个黑点。最后就是配置标定结果文件的保存路径位置。全部设置后，应该是这样的，

        这个时候如果不是很放心，可以依次单击Blob参数按钮，确保算法识别所有的黑点信息，相关输出可以在另外一个tab里面看到。不出意外的话，单击一次，你可以看到这样的效果，

        输出信息提示我们找到了49个黑点，并且每个黑点还标注了颜色。如果所有的图片都没有问题，直接单击执行按钮，就可以开始标定的过程了。标定结束了，相关的标定文件就写好了。截图是这样的，

        在tab2的输出显示当中，可以看到更多的信息，效果如下图所示。当然最重要的还是par_calib.xml文件。

        另外一个图像校正的按钮，则可以让我们一张一张地去看图像校正的效果，比如这一张，

        相比较原来的图片，有一个明显的地方，算法做了矫正。比如左上角的时间信息，之前肯定不是这个样子的，也说明标定确实起了效果。在现实生活中，标定的方法很多。用matlab工具来进行图像标定也是不错的一个选择。

4、如何使用标定文件

        有了标定文件，后续读取图片的时候，如何利用这些标定的参数对图像进行标定呢？其实相关的设置一直都在，只是我们自己没有去进行配置而已。大家打开获取图像的tab2页面，选择刚才生成的par_calib.xml文件就可以了，