在计算机视觉领域，畸变是指由于相机透镜或光学系统的原因导致图像呈现形变的问题。这种形变可能会导致图像的边缘呈现弧形，降低图像质量和准确性。为了解决这个问题，我们可以使用Ubuntu 20.04操作系统和OpenCV图像处理库的组合来去除图像的畸变，并呈现出边缘正确的图像。

首先，我们需要安装Ubuntu 20.04操作系统，这是一个开源的操作系统，特别适合进行图像处理和计算机视觉任务。安装完成后，我们需要安装OpenCV库，可以通过以下命令完成：

sudo apt-get install python3-opencv

安装完成后，我们可以在Python脚本中使用OpenCV库来处理图像。接下来，我们需要加载需要去除畸变的图像。可以使用OpenCV的`cv2.imread()`函数来加载图像文件，例如：

python
import cv2
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg')

接下来，我们需要通过畸变校正来还原图像的边缘。OpenCV提供了一个函数`cv2.undistort()`来去除图像的畸变。我们需要先定义相机的内参矩阵和畸变系数。内参矩阵记录了相机的焦距和主点坐标，畸变系数则记录了相机镜头的畸变程度。可以通过相机标定来获取这些参数，或者通过其他方法估计它们。以下是一个例子：

python
# Define the camera matrix
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx],
             [0, fy, cy],
             [0, 0, 1]])
# Define the distortion coefficients
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
# Undistort the image
undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs)

在这个例子中，`fx`和`fy`代表焦距，`cx`和`cy`代表主点坐标。`k1`到`k3`则是畸变系数。

最后，我们可以将去除畸变后的图像保存起来，也可以将其显示在屏幕上。可以使用OpenCV的`cv2.imwrite()`函数将图像保存为文件，例如：

python
# Save the undistorted image
cv2.imwrite('undistorted_image.jpg', undistorted_image)

或者使用`cv2.imshow()`函数将图像显示在屏幕上，例如：

python
# Display the undistorted image
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过使用Ubuntu 20.04操作系统和OpenCV库，我们可以轻松地去除图像的畸变，使其呈现出正确的边缘。这种技术在计算机视觉和摄影领域中具有广泛的应用，能够提高图像质量和准确性。

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