使用OpenCV进行相机标定的函数详解
2023-10-31 12:32:49
深夜i
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OpenCV
相机标定
函数
详解
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，可用于各种计算机视觉任务，包括相机标定。相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，用于确定相机的内外参数，以使图像在世界坐标系与图像坐标系之间进行准确的转换。
OpenCV库提供了几个函数用于相机标定，其中最常用的是`cv2.calibrateCamera()`函数。该函数可以根据一系列已知的物体点和它们在图像中的对应点，计算出相机的内参矩阵和畸变系数。
在进行相机标定之前，需要准备一组已知的物体点和它们在图像中的对应点。这些物体点可以是平面上的角点，也可以是三维空间中的点。对于平面上的角点，可以使用`cv2.findChessboardCorners()`函数来检测图像中的角点。对于三维空间中的点，可以通过其他手段进行测量或计算。在这篇文章中，我们将以角点为例进行相机标定。
首先，我们需要准备一组包含角点的图片，这些角点在平面上的位置是已知的。我们将使用`cv2.findChessboardCorners()`函数来检测图像中的角点。该函数的输入参数包括图像、角点的大小和最大角点数量等。
python
import cv2
import numpy as np
def calibrate_camera(images, pattern_size, square_size):
object_points = [] # 世界坐标系中的角点坐标
image_points = [] # 图像坐标系中的角点坐标
# 准备物体点坐标
pattern_points = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
pattern_points[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
pattern_points *= square_size
for image in images:
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
if ret:
object_points.append(pattern_points)
image_points.append(corners)
# 进行相机标定
ret, camera_matrix, distortion_coefficients, rotation_vectors, translation_vectors = cv2.calibrateCamera(
object_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None)
return ret, camera_matrix, distortion_coefficients, rotation_vectors, translation_vectors
上述代码中的`calibrate_camera()`函数接受一组图片、角点的大小和方格的大小作为输入参数。它首先定义了两个空列表`object_points`和`image_points`，用于存储物体点和图像点的坐标。然后，它创建了世界坐标系中的角点坐标，这些角点坐标在平面上的位置是已知的。
接下来，函数遍历输入的图片列表，对每张图片进行以下操作：将图片转换为灰度图，通过`cv2.findChessboardCorners()`函数检测角点。如果检测到了足够数量的角点，则将物体点和图像点的坐标分别添加到`object_points`和`image_points`列表中。
最后，函数调用`cv2.calibrateCamera()`函数来进行相机标定。该函数的输入参数包括物体点坐标、图像点坐标、图像大小和初始内参矩阵等。它返回值包括标定结果、相机内参矩阵、畸变系数、旋转向量和平移向量等。
通过调用`calibrate_camera()`函数，我们可以得到相机的内参矩阵和畸变系数，从而可以进行进一步的计算机视觉任务，如相机姿态估计、距离测量等。
总的来说，通过OpenCV库提供的相机标定函数，我们可以方便地进行相机标定。使用这些函数，我们只需要准备一组已知的物体点和它们在图像中的对应点，就可以计算出相机的内参矩阵和畸变系数。这对于计算机视觉任务的准确性和可靠性至关重要。
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