在計算機視覺和圖像處理的領域，畸變圖像是一個廣泛研究的主題，它指的是在成像過程中出現(xiàn)圖像失真和變形的現(xiàn)象。通過使用python，我們可以很容易地繪制出畸變圖像，并進一步研究圖像畸變的實現(xiàn)原理和應用。下面，就讓我們來學習如何使用python畫畸變圖像吧！

# 導入必要的庫
import cv2
import numpy as np
# 讀取原始圖像
src = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 定義畸變參數(shù)
k1, k2, p1, p2, k3 = (-0.5, 0.1, -0.01, 0.02, -0.01)
fx, fy = 200, 200
cx, cy = src.shape[1]/2.0, src.shape[0]/2.0
# 計算相機矩陣和畸變系數(shù)
camera_mat = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3], dtype=np.float32)
# 對原始圖像進行畸變處理
dst = cv2.undistort(src, camera_mat, dist_coeffs)
# 顯示結(jié)果
cv2.imshow('Original Image', src)
cv2.imshow('Distorted Image', dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以上代碼中，我們首先導入了必要的庫：cv2和numpy。接著，我們讀取了一張圖片，并定義畸變參數(shù)。在進一步處理之前，我們需要使用相機矩陣和畸變系數(shù)計算圖像的畸變。最后，我們對原始圖像進行畸變處理，并展示了結(jié)果。通過修改畸變參數(shù)，我們可以輕松地生成各種不同形式的畸變圖像，從而更好地理解畸變圖像的實現(xiàn)原理。