opencv实现九点标定

九点标定是一种常用的相机标定方法，可以通过OpenCV库来实现。下面是实现九点标定的步骤：

1.准备标定板：使用黑白相间的棋盘格作为标定板，确保棋盘格的角点数目已知。

2.拍摄标定板：使用相机拍摄多张标定板的照片，确保标定板在不同的位置和角度下都有照片。

3.提取角点：使用OpenCV库中的findChessboardCorners函数来提取每张照片中的角点坐标。

4.计算内参矩阵：使用OpenCV库中的calibrateCamera函数来计算相机的内参矩阵。

5.计算畸变系数：使用OpenCV库中的calibrateCamera函数来计算相机的畸变系数。

6.计算外参矩阵：使用OpenCV库中的solvePnP函数来计算相机的外参矩阵。

7.评估标定结果：使用OpenCV库中的calibrationMatrixValues函数来评估标定结果的精度。

下面是一个简单的九点标定的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 准备标定板
board_size = (9, 6)
square_size = 0.025
objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)
objp *= square_size

# 拍摄标定板
img_points = []
obj_points = []
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
    if ret:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

# 计算内参矩阵和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 计算外参矩阵
img = cv2.imread('calibration_images/test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
rvec, tvec = cv2.solvePnP(objp, corners, mtx, dist)

# 评估标定结果
fx, fy, cx, cy, _, _ = cv2.calibrationMatrixValues(mtx, gray.shape[::-1], 0, 0)
print('fx:', fx)
print('fy:', fy)
print('cx:', cx)
print('cy:', cy)