在使用Python進行圖像處理時，經常會用到攝像頭來采集圖像。然而，由于攝像頭的物理特性或外部因素的影響，攝像頭采集的圖像可能會存在畸變。這些畸變對圖像處理產生了極大的干擾。

Python中可以使用OpenCV庫對圖像進行處理，其中包括攝像頭畸變的矯正。下面是一個基本的矯正代碼示例：

import cv2
import numpy as np
# 從攝像頭獲取圖像
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 定義內部和外部參數
mtx = np.array([[1.15694028e+03, 0.00000000e+00, 6.35470926e+02],
[0.00000000e+00, 1.16206063e+03, 3.97426117e+02],
[0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00]])
dist = np.array([[-0.21211524,  0.10432528,  0.00358919,  0.00088957, -0.0749757 ]])
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (640, 480), 1, (640, 480))
# 循環讀取并處理圖像
while True:
ret, img = cap.read()
# 畸變矯正
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
# 顯示圖像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistort', dst)
# 按q鍵退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 安全釋放對象
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代碼中，我們首先定義了內部和外部參數。攝像頭矯正的關鍵就在于這些參數的計算。其中，mtx是相機矩陣，dist是畸變系數。我們可以使用OpenCV提供的API函數getOptimalNewCameraMatrix計算出一個新的相機矩陣newcameramtx。通過將這些參數傳遞給cv2.undistort函數，我們就可以輕松地對攝像頭采集的圖像進行矯正。

通過以上的代碼示例，我們可以實現對攝像頭畸變的矯正，從而更好地處理攝像頭采集的圖像。同時，也可以為相關項目提供更加精準的數據支持。