提供Opencv相机标定针孔模型 调用例子

### 回答1：

OpenCV提供了一种简单的针孔模型标定方法，可以用来标定相机的内部参数。可以使用下面的示例代码来调用针孔模型：cv::Mat intrinsic = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);
cv::Mat distCoeffs;
std::vector<cv::Point2f> imagePoints;cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, intrinsic, distCoeffs, rvecs, tvecs);

### 回答2：
下面是一个使用OpenCV相机标定针孔模型的示例：

首先，我们需要准备一些相机标定的图片。这些图片应该包括一些具有明确角点的棋盘格图像。确保摄像机在不同的位置和角度下拍摄足够数量的图像。

在代码中，我们首先导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们定义几个参数：

pattern_size = (6, 9) # 棋盘格内角点数量
square_size = 1.0 # 棋盘格边长（单位：厘米）

然后，我们创建一个空的列表用于存储图像中检测到的角点：

obj_points = [] # 世界坐标系中的角点
img_points = [] # 图像坐标系中的角点

接下来，我们加载图像并进行标定：

for i in range(num_images): # num_images指图像数量
img = cv2.imread(f'calibration{i}.jpg') # 加载图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像

# 检测图像中的棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

if ret == True:
obj_points.append(np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32))
obj_points[-1][:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
img_points.append(corners)

# 在图像上绘制角点
cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, ret)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

最后，我们使用收集到的角点进行相机的标定：

ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

其中，ret返回一个标志，表示标定是否成功，mtx、dist、rvecs、tvecs分别是相机内参矩阵、畸变系数、旋转向量和平移向量。

这就是一个使用OpenCV相机标定针孔模型的示例。在实际应用中，你可以根据自己的需求调整参数和代码。

### 回答3：
要使用OpenCV进行相机标定，首先需要准备一组已知的世界坐标系下的标定板图像，标定板上的角点需要已知其真实世界坐标。然后通过拍摄这组标定板图像，并提取出每幅图像中的角点，即图像坐标。

以下是一个使用OpenCV进行相机标定的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义标定板参数
num_corners_x = 9
num_corners_y = 6
square_size = 25  # 每个角点的实际大小，单位为毫米

# 准备角点的真实世界坐标
objp = np.zeros((num_corners_x * num_corners_y, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:num_corners_x, 0:num_corners_y].T.reshape(-1, 2) * square_size

# 初始化存储角点的数组
objpoints = []  # 真实世界坐标
imgpoints = []  # 图像坐标

# 拍摄标定板图像，提取角点
for filename in glob.glob('calibration_images/*.jpg'):  # 修改为存储标定板图像的路径
    img = cv2.imread(filename)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (num_corners_x, num_corners_y), None)

    # 如果找到角点，则添加到数组中
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

        # 可视化角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, (num_corners_x, num_corners_y), corners, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 进行相机标定
ret, camera_matrix, distortion_coeff, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印结果
print("相机内参数矩阵:")
print(camera_matrix)
print("\n相机畸变系数:")
print(distortion_coeff)

# 对测试图像进行矫正
img = cv2.imread('test_image.jpg')  # 替换为待校正的图像路径
h, w = img.shape[:2]
new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, distortion_coeff, (w, h), 1, (w, h))
dst = cv2.undistort(img, camera_matrix, distortion_coeff, None, new_camera_matrix)

# 显示校正前后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码会利用OpenCV提供的`findChessboardCorners`函数在标定板图像中查找角点，然后使用`calibrateCamera`函数进行相机标定，最后通过`undistort`函数对待校正的图像进行畸变矫正。在代码中需要根据实际情况修改标定板图像的路径和待校正的图像路径。