ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)解释一下代码
时间: 2023-11-15 20:04:37 浏览: 68
这段代码使用 OpenCV 中的 `calibrateCamera` 函数对摄像头进行标定,返回的结果包括相机的内参矩阵,畸变系数,旋转向量和平移向量等。
具体参数解释如下:
- `objpoints`:棋盘格图案的三维点坐标,是一个列表,每个元素都是一个由棋盘格内角点的三维坐标组成的数组。
- `imgpoints`:棋盘格图案的二维点坐标,是一个列表,每个元素都是一个由棋盘格内角点的图像坐标组成的数组。
- `gray.shape[::-1]`:表示图像的尺寸,是一个二元组,包含了图像的高度和宽度。
- `None`:表示没有先验知识,使用默认的迭代终止条件。
- `None`:和前一个参数一样,表示没有先验知识,使用默认的迭代终止条件。
函数的返回值包括以下五个参数:
- `ret`:标定的平均误差。
- `mtx`:相机的内参矩阵。
- `dist`:相机的畸变系数。
- `rvecs`:每个棋盘格图案的旋转向量。
- `tvecs`:每个棋盘格图案的平移向量。
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ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
这段代码是相机标定的核心代码,它将使用您找到的棋盘格角点来计算相机的内部参数和畸变系数。这里的参数含义如下:
- objpoints:一个列表,其中每个元素都是棋盘格角点在世界坐标系中的坐标,即上文中的objp。
- imgpoints:一个列表,其中每个元素都是相应棋盘格在图像平面上检测到的角点坐标,即上文中的corners。
- gray.shape[::-1]:输入图像的分辨率,以元组形式提供,但是需要颠倒元素的顺序,以匹配cv2.calibrateCamera()函数的要求。
- None和None:这些参数用于控制标定的准确性和精度,但目前默认为None即可。
这段代码可能会出现各种错误,例如找不到足够的角点,或者角点检测不准确。如果您遇到任何错误,请提供更多上下文信息,以便我更好地理解您的问题。
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp],[corners1],[gray1.shape[::-1]],None,None)含义
该代码行使用cv2.calibrateCamera函数进行相机标定。其中:
- objp:是3D空间中的对象点,是一个numpy数组,每个对象点都是一个[x, y, z]的坐标。
- corners1:是图像中的角点,是一个numpy数组,每个角点都是一个[x, y]的坐标。
- gray1.shape[::-1]:是图像的大小(宽度和高度),用一个元组表示,这里使用[::-1]可以将其倒转,使其符合cv2.calibrateCamera函数的要求。
- None:表示没有使用任何标定参数。
- None:表示没有使用任何标定标志。
函数的返回值为ret、mtx、dist、rvecs、tvecs。
- ret:表示标定的误差(重投影误差)。
- mtx:表示相机的内部参数矩阵。
- dist:表示相机的畸变系数。
- rvecs:表示每个图像的旋转向量。
- tvecs:表示每个图像的平移向量。