opencv摄像头标定
时间: 2023-11-04 12:56:27 浏览: 54
摄像头标定是通过使用OpenCV库中的calibrateCamera方法来确定摄像头的内部参数和外部参数,以便于后续的图像处理和分析。这个过程需要提供一组已知世界坐标和对应图像坐标的点,然后通过数学计算来估计相机的参数。具体步骤包括:
1. 收集一组已知的世界坐标和对应的图像坐标点,这些点需要在不同的角度和位置下进行采集。
2. 使用cornerSubPix函数对原始图像和棋盘格角的位置进行精确检测。
3. 调用calibrateCamera方法,传入世界坐标和图像坐标的点集,以及摄像机的图像尺寸。
4. calibrateCamera方法会输出相机的内部参数(如焦距和图像中心点坐标)以及外部参数(如相机的旋转和平移矩阵)。
5. 根据输出的参数,可以进行摄像头校正,如去畸变、图像配准等操作。
相关问题
python opencv摄像头标定
要对摄像头进行标定,你可以使用OpenCV提供的`cv2.calibrateCamera()`函数。以下是一个简单的示例代码来进行摄像头标定:
```python
import numpy as np
import cv2
# 创建棋盘格模板的行数和列数
rows = 6
cols = 9
# 创建棋盘格模板的物理尺寸(单位:mm)
square_size = 25 # 棋盘格方块的边长
# 创建棋盘格角点的坐标
objp = np.zeros((rows * cols, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:cols, 0:rows].T.reshape(-1, 2)
objp *= square_size
# 存储棋盘格角点的物理坐标和图像坐标
objpoints = [] # 真实世界中的角点坐标
imgpoints = [] # 图像中检测到的角点坐标
# 获取摄像头图像并查找棋盘格角点
cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头,如果有多个摄像头,请按需选择摄像头索引
while True:
ret, frame = cap.read() # 读取视频流的一帧
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为灰度图像
# 查找棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols, rows), None)
if ret == True:
objpoints.append(objp)
imgpoints.append(corners)
# 在图像上绘制棋盘格角点
cv2.drawChessboardCorners(frame, (cols, rows), corners, ret)
# 显示图像
cv2.imshow("Frame", frame)
# 按下 'q' 键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 标定摄像头
ret, mtx, dist, rvecs, tv
鱼眼摄像头标定代码opencv
鱼眼摄像头的标定代码主要使用了OpenCV库中的cv::fisheye::calibrate函数来进行标定。这个函数可以让用户将鱼眼摄像头的图像转换成视角比较正常的效果,从而方便后续的处理。
在使用这个函数之前,需要先预处理鱼眼摄像头的图像,将其转换为圆形图像。然后需要定义标定板的尺寸和格点数量,以及摄像头的内外参数,例如畸变系数、相机矩阵、平移向量和旋转矩阵等。
cv::fisheye::calibrate函数可以返回摄像头的内外参数,以及标定板上所有角点的位置,包括畸变情况下的位置和矫正后的位置。这些参数可以用于后续的图像处理和校正。
代码中需要用到的函数包括cv::fisheye::findCirclesGrid、cv::fisheye::calibrate等。使用这些函数,可以编写出可校正鱼眼摄像头的标定代码。
总之,鱼眼摄像头的标定代码需要在OpenCV库的支持下完成,其中使用了cv::fisheye::calibrate等相关函数,实现对鱼眼摄像头图像进行圆形化处理和内外参数校正。
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