使用OpenCV进行相机校准

502 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文介绍了使用OpenCV进行相机校准的步骤,包括准备棋盘格图像、计算内部参数和畸变系数,提供了相关代码示例,以提高图像几何质量。

使用OpenCV进行相机校准

相机校准是计算机视觉中非常重要的一步,它能够准确地估计相机的内部参数和畸变系数,从而提高图像的几何质量。在本文中,我们将介绍如何使用OpenCV库进行相机校准,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备一组棋盘格图像作为校准图像。确保棋盘格图像在不同的位置和角度下都能被相机完全拍摄到。接下来,我们将使用这些图像来计算相机的内部参数和畸变系数。

下面是使用OpenCV进行相机校准的代码示例:

import numpy as np
import cv2
import glob

# 准备棋盘格图像
pattern_size = (9, 6)  # 棋盘格内角点数目
### 使用 OpenCV 进行相机标定的方法 #### 准备工作 为了实现精确的相机标定,建议使用购买的专业标定板,尤其是背光板,因为这类设备能提供足够的亮度和均匀度[^3]。 #### 加载所需模块并初始化变量 在 Python 中利用 OpenCV 库来进行操作前,需先加载必要的包,并设置一些初始参数: ```python import cv2 import numpy as np import glob # 设置棋盘格尺寸 (宽度, 高度),取决于所使用校准图案 chessboard_size = (9, 6) # 创建用于存储角点坐标的列表 objpoints = [] # 物体空间坐标 imgpoints = [] # 图像平面坐标 ``` #### 获取图像数据集 收集一系列包含不同角度下拍摄到的标准棋盘格图片作为输入样本。可以采用如下方式读取文件夹内的所有jpg格式照片: ```python images = glob.glob('calibration_images/*.jpg') ``` #### 查找角点位置 对于每一张采集来的图像,尝试检测其中是否存在有效的内角点模式;如果找到,则将其保存下来供后续处理阶段使用: ```python for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,corners=cv2.findChessboardCorners(gray,chessboard_size,None) if ret==True: objp=np.zeros((chessboard_size[0]*chessboard_size[1],3),np.float32) objp[:,:2]=np.mgrid[0:chessboard_size[0],0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1,2)*square_size objpoints.append(objp) corners_subpix=cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,30,0.001)) imgpoints.append(corners_subpix) # 绘制并显示角点 cv2.drawChessboardCorners(img,chessboard_size,corners_subpix,ret) cv2.imshow('Found Corners',img) cv2.waitKey(500) cv2.destroyAllWindows() ``` 此处 `square_size` 表示实际物理世界里相邻两个方块之间的距离,在此之前应该根据实际情况设定好这个值。 #### 执行相机标定过程 当积累了足够数量的有效样本之后,就可以调用 OpenCV 提供的功能来完成最终的标定了: ```python ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) ``` 上述代码片段会返回五个主要的结果: - **ret**: RMS重投影误差; - **mtx**: 相机矩阵(即内部参数); - **dist**: 畸变系数向量; - **rvecs/tvecs**: 各视图对应的旋转和平移向量(即外部参数)。 通过以上步骤,已经成功获取到了所需的内外部参数信息,可用于进一步的应用开发当中,比如三维重建、物体追踪以及增强现实等领域的工作[^1][^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值