如何避免 cv2.undistort 造成的延迟？答案

【问题标题】：How to avoid delays caused by cv2.undistort?如何避免 cv2.undistort 造成的延迟？
【发布时间】：2020-09-03 01:16:27
【问题描述】：

我在 python 中使用 OpenCV 来跟踪对象。首先，我应该校准相机，找到属性后，我应该找到对象的精确位置，它应该是实时的

我找到了这段代码

ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
.
.
.

# undistort
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

所以基于这段代码我应该不扭曲每一帧，这很耗时，有没有办法设置相机的参数然后使用机器视觉？还是其他方式？

【问题讨论】：

@Ash 谢谢你的评论，你说得对，首先我得到了ret，mtx等属性的参数并保存，然后我想做对象跟踪，所以我做cap.read（ ) 并得到框架，所以在那之后，我应该不扭曲框架，对吧？我教过这条线会增加延迟，再次感谢

标签： python opencv computer-vision real-time camera-calibration

【解决方案1】：

undistort 的问题在于，它每次调用时都会重新计算从失真像素到未失真像素的映射。您只需计算一次坐标变换。您可以使用返回相应映射的cv.initUndistortRectifyMap 来计算它（请参阅此处的documentation）。然后你可以使用函数cv.remap。

【讨论】：

所以现在对于每一帧我应该重新映射？这是否解决了实时应用的问题？再次感谢
@miladzzz 从技术上讲是的，这应该是实时的。但是，您可能知道 python 通常不是实时应用程序的最佳选择，因此如果您有很多限制（例如低容量硬件等），它可能会在 C++ 中执行（例如 pytorch 有一个很好且易于使用 api)。