python相机畸变标定

相机畸变标定是指通过对相机进行一系列的校准操作，以消除相机镜头引起的畸变现象，从而提高图像的质量和准确性。在Python中，可以使用OpenCV库来进行相机畸变标定。

下面是Python相机畸变标定的基本步骤：
1. 收集标定图像：使用相机拍摄一组已知的标定图像，这些图像应该包含不同的场景和角度。
2. 提取角点：使用OpenCV的函数来检测标定图像中的角点，例如`cv2.findChessboardCorners()`。
3. 标定相机：使用角点信息来计算相机的内部参数和畸变系数，例如使用`cv2.calibrateCamera()`函数。
4. 评估标定结果：使用标定结果来评估相机的准确性和畸变程度。
5. 应用畸变校正：使用标定结果来对新的图像进行畸变校正，例如使用`cv2.undistort()`函数。

相关问题

python相机畸变矫正

相机畸变矫正是一种图像处理技术，用于校正相机镜头引起的畸变。在Python中，可以使用OpenCV库来实现相机畸变矫正。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取相机标定参数
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(1)

while True:
    # 读取图像帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 畸变矫正
    h, w = frame.shape[:2]
    new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, dist_coeffs, (w, h), 1, (w, h))
    undistorted = cv2.undistort(frame, camera_matrix, dist_coeffs, None, new_camera_matrix)

    # 显示畸变矫正后的图像
    cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted)

    # 按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的`fx`、`fy`、`cx`、`cy`、`k1`、`k2`、`p1`、`p2`和`k3`是相机标定参数，需要根据实际情况进行替换。此外，还需要根据实际情况调整摄像头的索引号（`1`）以及图像的宽度和高度。

python opencv 相机标定 畸变矫正 霍夫圆检测识别圆形

好的，下面我给您讲解一下：

1. 相机标定：通过拍摄不同姿态的标定板，使用OpenCV中的calibrateCamera函数来计算相机的内参矩阵和畸变参数，从而实现相机标定。

2. 畸变矫正：通过相机标定得到的内参矩阵和畸变参数，使用OpenCV中的undistort函数来对图像进行畸变矫正，从而得到更加准确的图像。

3. 霍夫圆检测：使用OpenCV中的HoughCircles函数进行霍夫圆检测，该函数会返回检测到的圆形的圆心坐标和半径。

具体实现过程可以参考以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 相机标定
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((6*7, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:7, 0:6].T.reshape(-1, 2)
objpoints = []
imgpoints = []
images = glob.glob('calib/*.png')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7, 6), None)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
        imgpoints.append(corners2)
        img = cv2.drawChessboardCorners(img, (7, 6), corners2, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)
cv2.destroyAllWindows()
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 畸变矫正
img = cv2.imread('test.png')
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 霍夫圆检测
gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
    cv2.circle(dst, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    cv2.circle(dst, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

cv2.imshow('result', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，calib文件夹中存放的是标定板的图片，test.png是待检测的圆形图片。运行代码后，会弹出标定板图片，需要手动选择标定板的角点，然后程序会自动计算相机内参矩阵和畸变参数。接着会输出畸变矫正后的图片，并在图片中检测圆形并标记出来。