tsai标定 实现 代码

Tsai标定是一种相机模块校准技术，主要用于估计相机内参数（如焦距、像素尺寸等）以及外参数（如旋转和平移矩阵），以便于后续的图像处理和三维重建。在Python中，我们可以使用OpenCV（cv2）库配合numpy来实现Tsai标定。

以下是一个简单的Tsai标定实现代码片段示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义标准板模板的宽度、高度和点坐标
square_size = 0.05  # 标准模板边长
pattern_points = np.array([
    (0, 0),  # 上左角
    (square_size, 0),  # 上右角
    (0, square_size),  # 下左角
    (square_size, square_size)  # 下右角
], dtype=np.float32)

# 获取棋盘图片并灰度化
img = cv2.imread('checkerboard.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
corners, _ = cv2.findChessboardCorners(img, patternSize=(4, 4))

# 如果找到足够多的角点，则进行标定
if corners is not None:
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    corners2, _ = cv2.cornerSubPix(img, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
    
    # 将角点转换为世界坐标系
    image_points = corners2.reshape(-1, 1, 2)
    object_points = pattern_points * square_size

    # 使用calibrateCamera函数进行标定
    ret, camera_matrix, distortion_coeffs, _, _ = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, img.shape[::-1], None, None)

    print("Calibration successful.")
    # 打印相机矩阵和畸变系数
    print(f"Camera matrix: {camera_matrix}")
    print(f"Distortion coefficients: {distortion_coeffs}")

else:
    print("No chessboard found.")