少有人走的路矫正图像
对于Blob分析或者OCR的应用，具有不变形的图像是很有必要的。假设一个OCR已经基于不变形图像数据被训练，然后，它将不能识别变形很严重的字符。在这样的情况下，图像数据必须被矫正，如在OCR应用之前，镜头和透视畸变必须被消除。
转换图像到WCS
算子image_to_world_plane通过将其转化到测量平面来矫正一张图像，例如WCS中z=0的平面。被矫正的图像没有镜头和透视畸变。其对应一张被没有镜头畸变的相机拍摄的图像，看起来是垂直于测量平面的。
如果超过一张图像必须被矫正，一张映射图可以用算子gen_image_to_world_plane_map来确定下来，其类似于运用image_to_world_plane；接着就是用算子map_image进行的图像的实际转换。
在图1中，WCS已经被定义，矫正图像的左上角对应于输入图像的左上角。为了描述它，在图1中被矫正图像的整个域被展示出来，其被转换到输入图像的虚拟图像面上。就像看到的那样，输入图像和矫正后图像映射的左上角是一致的。
图1图像到测量平面的映射
需要注意的是，它也是有可能的，通过定义WCS，被矫正图像不位于或者仅仅部分位于成像区域。矫正图像的域被设定仅仅包含位于在成像区域的这些像素。，如灰度信息是可行的。在图2中，WCS已经被定义，这样矫正图像的左上角位于成像区域的外面。为了描述它，对于部分没有灰度值信息的矫正图像被展示位黑色的灰度。图2中，矫正图像的整个域被展示，其被转化到输入图像的虚拟图像面上。可以看到，对于矫正图像的左上角，没有任何的图像信息。
图2：图像到测量平面的映射，矫正图像的一部分位于图像区域的外面
如果几张图像需要用相同的相机参数来矫正，算子gen_image_to_world_plane_map结合map_image比image_to_world_plane更高效，应该转化仅仅一次就可以确定下来。在这种情况下，首先通过算子gen_image_to_world_plane_map来产生一个映射图，其描述了图像平面和世界平面之间的转换。然后，这个图被算子map_image利用去高效的转换图像。
转载自：老白说图像
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