如何使用OpenCV进行相机标定
2023-10-31 13:48:23
深夜i
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OpenCV
相机标定
标定模型
标定板
标定参数
相机标定是计算机视觉中的重要步骤，它可以帮助我们准确地测量摄像机的内部参数和畸变信息，从而提高图像处理和计算机视觉算法的准确度。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了一些函数来进行相机标定。
在使用OpenCV进行相机标定之前，我们需要准备一组具有已知3D坐标的特征点图像。这些特征点可以是棋盘格的角点、AR标志或其他容易检测到的物体。我们需要至少拍摄10张以上的图像来获得准确的标定结果。
首先，我们需要导入OpenCV库和其他相关的库。然后，我们需要创建一个空的数组来存储所有图像的3D点和2D点。
然后，我们可以使用OpenCV的findChessboardCorners函数来检测棋盘格的角点。这个函数会返回一个布尔值，表示是否成功检测到角点。如果成功检测到角点，则可以使用cornerSubPix函数来进一步提高角点的精度。然后，我们可以使用drawChessboardCorners函数在原始图像中绘制角点。
接下来，我们需要使用calibrateCamera函数来进行相机标定。这个函数会返回相机的内部参数，如焦距、主点坐标和畸变系数等。我们需要将所有的3D点和2D点作为输入参数，并传入相机的内部参数的初始值。我们还可以选择标定方法，如棋盘格、圆点或棋盘格加圆点。
在获得相机参数后，我们可以使用undistort函数来去除图像中的畸变。这需要相机的内部参数和畸变系数。然后，我们可以使用initUndistortRectifyMap函数来计算一对map，这对map可以将图像从原始图像坐标系映射到去畸变图像坐标系。
最后，我们可以使用remap函数来实际去除畸变。这需要原始图像和一对map。我们可以通过依次传入每个图像和map对来处理所有的图像。
总结来说，使用OpenCV进行相机标定是一个相对简单的过程。首先，收集一组具有已知3D坐标的特征点图像。然后，使用OpenCV的函数来检测角点、进行标定和去除畸变。最后，我们可以得到一个准确的相机内部参数和去畸变的图像，以提高计算机视觉算法的精度。
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