在Python中如何用OpenCV获得无人机的内参矩阵和外参矩阵
时间: 2024-02-10 20:10:54 浏览: 166
相机内参标定 Python实现 根据单应矩阵求出内参
在Python中,可以使用OpenCV库进行相机标定,从而获得无人机的内参矩阵和外参矩阵。具体步骤如下:
1. 准备标定板:选择一种具有规则的标定板,如棋盘格等。
2. 拍摄标定板:将标定板放在不同位置,不同角度下拍摄多张图片。
3. 提取角点:利用OpenCV库中的函数cv2.findChessboardCorners()提取标定板角点的像素坐标。
4. 标定相机:利用OpenCV库中的函数cv2.calibrateCamera()进行相机标定,获得相机的内参矩阵和外参矩阵。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 准备标定板
pattern_size = (6, 9)
pattern_points = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), np.float32)
pattern_points[:, :2] = np.indices(pattern_size).T.reshape(-1, 2)
obj_points = []
img_points = []
# 拍摄标定板
for i in range(10):
img = cv2.imread('image{}.jpg'.format(i))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
if ret:
obj_points.append(pattern_points)
img_points.append(corners)
# 标定相机
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
print("内参矩阵:\n", mtx)
print("外参矩阵:\n", cv2.Rodrigues(rvecs[0])[0], tvecs[0])
```
这个示例代码假设拍摄了10张图像,分别为'image0.jpg'到'image9.jpg',标定板的大小为6x9,使用了OpenCV中的cv2.findChessboardCorners()函数来提取标定板角点的像素坐标。然后使用cv2.calibrateCamera()函数进行相机标定,获得了相机的内参矩阵和外参矩阵。
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