相机参数标定

我还是个新手小白，所以我的代码中的注释非常多，很适合也是新手的人。

这个是完整的代码，直接放到pycharm就可以运行的。里面的地址要改成自己的文件地址。

import cv2
import numpy as np
import glob

# 设置寻找亚像素角点的参数，采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)

# 获取标定板角点的位置
objp = np.zeros((14 * 19, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:19, 0:14].T.reshape(-1, 2)  # 将世界坐标系建在标定板上，所有点的Z坐标全部为0，所以只需要赋值x和y

obj_points = []  # 存储3D点
img_points = []  # 存储2D点

images = glob.glob(r'.test/*.jpg')
i=0;
for fname in images: # for  in 循环
    img = cv2.imread(fname)
    #print img
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    size = gray.shape[::-1] #  gray的size转置
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (14, 19), None)  #  提取角点：使用函数：findChessboardCorners(image,(w,h),None);
                                                                                                              第一个参数为图片，第二个为图片横纵角点的个数。
    #print(corners)

    if ret: # ret返回值为TRUE表示找到棋盘角点，返回值为FALSE表示未找到

        obj_points.append(objp) # .append()向列表/数组添加元素

        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria)  # 在原角点的基础上寻找亚像素角点
        #print(corners2)
        if [corners2]:
            img_points.append(corners2)
        else:
            img_points.append(corners)

        cv2.drawChessboardCorners(img, (14, 19), corners, ret)  # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值
        i+=1;
        cv2.imwrite('conimg'+str(i)+'.jpg', img)  # 保存图片 cv2.imwrite('lena.jpg', img, flag) 第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是要保存的图像的名字。
        cv2.waitKey(1500) # waitKey函数功能 说白了就是对键盘事件进行delay(ms)的等待（delay=0则为无限等待），若触发则返回该按键的ASSIC码（否则返回-1）

print(len(img_points))#  len() 方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数。
cv2.destroyAllWindows() # cv2.destroyAllWindows() 用来删除窗口的，（）里不指定任何参数，则删除所有窗口，删除特定的窗口，往（）输入特定的窗口值。

# 标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None)

print("ret:", ret)
print("mtx:\n", mtx) # 内参数矩阵
print("dist:\n", dist)  # 畸变系数   distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)
print("rvecs:\n", rvecs)  # 旋转向量  # 外参数
print("tvecs:\n", tvecs ) # 平移向量  # 外参数

print("-----------------------------------------------------")

img = cv2.imread(images[2])
h, w = img.shape[:2]  # img.shape(rows, columns, channels),[:2]表示.shape中的2个元素
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))#显示更大范围的图片（正常重映射之后会删掉一部分图像）
print (newcameramtx)
print("------------------使用undistort函数-------------------")
dst = cv2.undistort(img,mtx,dist,None,newcameramtx) 
#cv2.undistort()函数对图像进行畸变的矫正undistort(src,mtx,dist,dst,newcameramtx) 
第一个参数src，输入参数，代表畸变的原始图像；
第二个参数cameraMatrix，为之前求得的相机的内参矩阵；
第三个参数distCoeffs，为之前求得的相机畸变矩阵；
第四个参数dst，矫正后的输出图像，跟输入图像具有相同的类型和大小；
第五个参数newCameraMatrix，默认跟cameraMatrix保持一致；

x,y,w,h = roi
dst1 = dst[y:y+h,x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult3.jpg', dst1)
print ("方法一:dst的大小为:", dst1.shape)