摄像机校准和图像畸变校正（基于OpenCV）

摄像机校准是计算机视觉中重要的一项任务，它用于准确测量摄像机的内部和外部参数，以便在图像中进行准确的测量和分析。而图像畸变校正则是在摄像机校准的基础上，对图像中的畸变进行修正，以获得更准确的图像。

本文将介绍如何使用OpenCV库进行摄像机校准和图像畸变校正。我们将包括以下几个步骤：收集校准图像、提取角点、计算摄像机参数、校正图像畸变。

步骤一：收集校准图像
为了进行摄像机校准，我们需要收集一组具有不同角度和位置的校准图像。最好在图像中包含具有明显几何特征的物体，例如棋盘格。确保在不同的位置和角度下拍摄足够数量的图像，并尽量覆盖整个图像平面。

步骤二：提取角点
在校准图像集上，我们需要提取角点的位置信息。对于棋盘格这样的几何特征，OpenCV提供了一个函数findChessboardCorners()来自动检测角点。通过调用该函数并传入图像，我们可以获得检测到的角点的像素坐标。

步骤三：计算摄像机参数
获得角点像素坐标后，我们可以使用OpenCV提供的calibrateCamera()函数来计算摄像机的内部和外部参数。该函数将角点像素坐标作为输入，并返回摄像机的畸变系数、相机矩阵和旋转平移矩阵等参数。

import cv2
import numpy as np

# 读取校准图像