鱼眼相机标定python
时间: 2023-10-09 18:15:17 浏览: 69
鱼眼相机的标定在Python中可以使用OpenCV库进行实现。下面是一个简单的鱼眼相机标定的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import cv2
def calibrate_fisheye(images, pattern_size):
objpoints = [] # 世界坐标系中的点
imgpoints = [] # 图像坐标系中的点
# 生成棋盘格的世界坐标系中的点
objp = np.zeros((1, pattern_size * pattern_size = np.mgrid
相关问题
python 鱼眼相机标定
鱼眼相机标定是指通过对鱼眼相机的参数进行精准测量和调整,以便能够准确捕捉和处理鱼眼图像。Python是一种强大的编程语言,可以用于编写鱼眼相机标定的程序。
要进行鱼眼相机标定,首先需要收集大量不同角度和位置的鱼眼图像,然后使用Python中的标定算法,对这些图像进行处理。通过分析这些图像,可以得出鱼眼相机的内参和外参,包括焦距、畸变等参数。这些参数是进行后续图像处理和校正时不可或缺的基础。
在Python中,可以使用一些开源的库和工具,如OpenCV和Scipy,来实现鱼眼相机标定程序。这些库提供了丰富的图像处理和计算功能,能够帮助我们更好地处理鱼眼图像,并进行标定参数的计算和优化。
通过Python编写的鱼眼相机标定程序,可以实现自动化和高效的标定过程,大大减少了人工标定的繁琐和耗时。同时,Python的易用性和灵活性,也让我们可以根据实际需求,对标定程序进行定制和优化,以适配不同类型的鱼眼相机和场景。
总之,Python是一种非常适合用于鱼眼相机标定的编程语言,它的丰富库和灵活性为我们提供了更多的可能性和便利,让我们能够更轻松地实现鱼眼相机的精准标定。
kalibar鱼眼相机标定
Kalibr是ETH Zurich机器人系统实验室开发的多目相机标定工具包,它可以通过多种算法(包括鱼眼相机模型)对多目相机系统进行标定。其中鱼眼相机标定是Kalibr的一个重要功能之一,它可以解决鱼眼相机的畸变问题。鱼眼相机的畸变较为严重,传统的透镜模型无法很好地描述鱼眼相机的成像过程,因此需要采用特殊的畸变模型进行标定。
Kalibr的鱼眼相机标定过程主要包括以下步骤:
1. 收集鱼眼相机拍摄的图像和对应的姿态数据。
2. 提取图像中的特征点,并通过特征点匹配计算相邻图像之间的运动。
3. 根据相邻图像之间的运动计算相机之间的外参(即相机之间的位置和姿态关系)。
4. 根据图像中提取的特征点计算相机内参和畸变参数。
通过以上步骤,可以得到鱼眼相机的标定参数,从而对图像进行校正。鱼眼相机标定在许多机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域都有广泛应用。