OpenCV基础:摄像机标定教程(Python和C++)
2024.01.17 19:13浏览量:10简介:本文将介绍如何使用OpenCV进行摄像机标定,包括对相机的内参和外参进行标定。我们将分别用Python和C++进行演示。通过本文,你将了解摄像机标定的基本原理和OpenCV的强大功能,为进一步探索计算机视觉打下坚实基础。
在计算机视觉领域,摄像机标定是一项非常重要的技术,它涉及到对相机的内参和外参进行估计。通过摄像机标定,我们可以了解相机的几何特性和畸变情况,从而对图像进行准确的校正。在OpenCV中,提供了丰富的函数用于进行摄像机标定。本文将分别使用Python和C++来演示如何进行摄像机标定。
一、Python标定示例
在Python中,我们可以使用OpenCV库来进行摄像机标定。下面是一个简单的示例代码,用于标定一个棋盘格标定板。
首先,我们需要准备一个棋盘格标定板,并将其图像保存在电脑中。然后,我们可以通过以下步骤进行标定:
- 读取棋盘格标定板的图像
- 检测棋盘格角点
- 获取棋盘格的尺寸信息
- 进行相机标定并输出内参和外参
以下是一个简单的示例代码:import numpy as np
import cv2
import glob
# 定义棋盘格的尺寸
chessboard_size = (9, 6)
# 创建存储棋盘格角点的列表
image_points = []
object_points = []
# 读取棋盘格标定板的图像
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')
for image_file in images:
# 读取图像并转为灰度图
image = cv2.imread(image_file)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)
if ret == True:
# 将角点坐标按顺序存储到列表中
image_points.append(corners)
object_points.append(np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), dtype=np.float32))
object_points[0][:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 进行相机标定并输出结果
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None)
print('Camera matrix:', mtx)
print('Distortion coefficients:', dist)
print('Rotation vectors:', rvecs)
print('Translation vectors:', tvecs)
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