openCV 圆点标定，用python写

答案：

以下是使用 Python 的 OpenCV 库进行圆点标定的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取标定用的图片
img = cv2.imread('calibration.jpg')

# 转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 进行圆点检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=5, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 返回值是一个三维数组，分别表示检测到圆点的中心坐标和半径
circles = np.uint16(np.around(circles))

# 绘制检测到的圆点
for i in circles[0, :]:
cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 0, 255), 2)

# 显示标定结果
cv2.imshow('Calibration', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这是基本的圆点标定，如果你使用的是棋盘格标定，可以参考 OpenCV 官方文档。

相关问题

opencv 圆点标定板 标定代码

OpenCV中的圆点标定板（Chessboard）是一种用于图像处理和计算机视觉中的标准模板，通常用于相机校准和特征检测。当你拍摄包含一个预先定义的棋盘图案（如9x6或10x8的小正方形格子）的照片时，可以通过这些方格来计算相机的内参数（如焦距、主点等）和外参数（如旋转和平移）。

标定过程主要涉及以下步骤：

1. **创建棋盘模板**：使用OpenCV的`cv2.imread()`加载预定义的棋盘模板图片，这个图片通常是一个包含方格的黑白图像。

2. **查找角点**：在每一帧中找到棋盘的边界，然后提取出内部的棋盘方格。`cv2.findChessboardCorners()`函数可以完成这个任务，它会寻找图像中的棋盘角点并返回它们的位置。

3. **验证和绘制**：确认找到的角点是否符合预期的棋盘布局，如果匹配，保存这些点；不匹配则可能是因为光照、噪声或不完美的对齐。可以使用`cv2.drawChessboardCorners()`将标记后的棋盘显示出来，便于检查。

4. **多次拍摄**：为了提高精度，通常需要拍摄多张含有相同棋盘的图片，并重复步骤2和3。OpenCV提供了`calibrateCamera()`函数来处理这些数据，这个函数会估计相机的参数。

5. **参数估计**：`calibrateCamera()`函数会根据收集的角点位置数据，使用RANSAC（随机采样一致性）算法来估计相机参数，包括焦距、主点以及内旋转和平移矩阵。

6. **保存参数**：最后，将估计得到的相机参数保存到文件，以便后续使用。

如果你需要具体的Python代码示例，可以参考以下片段：

import cv2
import numpy as np

# 读取棋盘模板图片
img = cv2.imread('chessboard_pattern.png', 0)

# 定义棋盘大小
pattern_size = (9, 6)

# 寻找角点
corners, _ = cv2.findChessboardCorners(img, pattern_size)

# 如果找到了棋盘
if corners is not None:
    # 记录角点
    cv2.cornerSubPix(img, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
    # 保存角点
    cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, True)
    cv2.imshow("Chessboard Corners", img)
    cv2.waitKey(0)

# 如果需要校准，收集更多帧，调用calibrateCamera()函数
# ...

opencv 圆点标定

对于OpenCV中的圆点标定，您可以使用Hough变换方法来检测图像中的圆点。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 使用Hough变换检测圆
circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=50)

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    # 在图像上绘制检测到的圆
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
        cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)

    cv2.imshow("Detected Circles", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print("No circles detected.")

在上述代码中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后对图像进行高斯模糊以去除噪声。接下来，使用Hough变换检测图像中的圆。最后，将检测到的圆绘制在图像上并显示出来。

请注意，参数`dp`、`minDist`、`param1`、`param2`、`minRadius`和`maxRadius`的值可能需要根据实际情况进行调整，以获得最佳的圆点检测结果。

希望这能帮到您！如果您有任何其他问题，请随时问我。