opencv中的单目标定

OpenCV中的单目标定是通过相机拍摄一张包含已知大小和形状的标定板的图片，然后通过图像处理算法来计算相机的内参和外参。

在进行单目标定之前，需要先准备一个已知尺寸的标定板，常见的有棋盘格标定板。然后将这个标定板放在需要进行标定的场景中，用相机拍摄一张或多张包含标定板的图片。

接着，在代码中调用OpenCV库中的标定函数，传入包含标定板的图片，函数会自动分析图像中的角点，并通过标定板的已知尺寸计算相机的内参和外参。

内参包括相机的焦距、主点位置等参数，它们描述了相机本身的特性。外参包括相机的旋转矩阵和平移矩阵，它们描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态。

通过单目标定，我们可以得到相机的内参和外参，可以用于后续的相机姿态估计、目标跟踪等计算机视觉任务。在实际应用中，我们通常会将相机的内参和外参保存下来，以便之后的使用。

需要注意的是，单目标定的精度受到多种因素影响，比如标定板的质量、距离、角点提取算法等。因此，在进行单目标定之前，我们需要仔细准备标定板，并尽量选择标定板与相机之间的距离合适，以确保获得准确的内参和外参。

相关问题

opencv 单目标定 c++

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉的功能，包括单目标定。单目标定是指通过一张图片中的知名物体来确定相机的内外参数，从而实现三维物体在二维图像中的重构。

在OpenCV中，单目标定的过程可以通过以下几个步骤完成：

1. 收集标定图像：首先，需要准备一组已知的物体或标定板图像。这些图像应该涵盖各种摄像机姿势和角度。

2. 提取角点：对于每个标定图像，需要使用角点检测算法来检测图像中的角点。OpenCV提供了一些自动和手动的角点检测算法。

3. 计算相机参数：确定图像与物体之间的对应关系后，可以使用相机标定函数来计算相机的内参数和外参数。这些参数包括图像的焦距、畸变系数、旋转和平移矩阵等。

4. 评价标定结果：通过计算重投影误差等度量标准来评价标定的质量，以确保相机参数的准确性。

5. 应用标定结果：一旦相机参数已经计算出来，就可以将它们应用于其他图像中，以实现三维物体的重构、目标跟踪等应用。

在进行单目标定的过程中，OpenCV提供了一些函数和工具来简化操作，如cv::calibrateCamera、cv::findChessboardCorners等。此外，还可以使用图像采集装置来采集标定图像，通过与OpenCV的接口进行数据传输和处理。

总而言之，OpenCV中的单目标定算法可以通过收集标定图像、提取角点、计算相机参数、评价标定结果和应用标定结果等步骤来实现。这一过程对于计算机视觉和机器人等领域的应用非常重要，能够为后续的图像处理和分析提供准确的相机参数。

opencv实现单目标定和畸变矫

正的步骤如下：

1. 拍摄棋盘格图像：使用相机拍摄一张包含棋盘格的图像。确保拍摄时相机的位置和姿态与实际使用时相同。

2. 提取角点：使用OpenCV提供的`findChessboardCorners`函数在图像中提取棋盘格的角点坐标。

3. 标定相机：使用提取的角点坐标和相应的物理坐标，使用`calibrateCamera`函数标定相机并获得相机内参矩阵和畸变系数。

4. 矫正图像：使用`undistort`函数对图像进行畸变矫正。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 棋盘格尺寸
square_size = 2.5 # 单位：厘米
pattern_size = (9, 6) # 棋盘格内角点数量

# 创建物理坐标
objp = np.zeros((pattern_size[0]*pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size

# 读取图像
img = cv2.imread('chessboard.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)

# 矫正图像
undistorted = cv2.undistort(img, mtx, dist)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistorted', undistorted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()