python 相机标定(python相机标定过程)

Python相机标定过程是一种精确测量相机内部参数的方法，包括焦距，畸变和相机姿态。标定过程非常重要，因为它可以提高相机测量数据的准确性和精度。以下是Python相机标定的过程。

# 导入Python的OpenCV模块
import cv2
# 设置标定板的行数和列数
rows = 6
cols = 9
# 创建标定板点的三维坐标
objp = np.zeros((rows*cols, 3), np.float32) 
objp[:,:2] = np.mgrid[0:cols,0:rows].T.reshape(-1,2)
# 存储标定板角点的二维坐标
objpoints = [] 
imgpoints = []
# 获取图像列表
images = glob.glob('calibration/*.jpg')
# 遍历图像列表
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 查找棋盘格
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols,rows),None)
# 保存标定板角点的二维坐标和三维坐标
if ret == True:
objpoints.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
imgpoints.append(corners2)
# 绘制棋盘格角点
img = cv2.drawChessboardCorners(img, (cols,rows), corners2,ret)
# 显示标定板角点
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
# 保存相机内部参数和畸变系数
np.savez('calib.npz', mtx=mtx, dist=dist, rvecs=rvecs, tvecs=tvecs)

首先，需要将相机拍摄了标定板的图片存储在一个文件夹中，命名为“calibration/image_name.jpg”。然后，需要定义标定板的行数和列数，以创建标定板点的三维坐标。接下来，使用cv2.findChessboardCorners（）函数在每张图像中查找棋盘格角点，并将它们的二维坐标存储在imgpoints列表中。同时，将标定板点的三维坐标存储在objpoints列表中。接下来，通过cv2.calibrateCamera()函数完成相机标定，最后将相机内部参数和畸变系数保存在一个.npz文件中。