opencv calibrateCamera

您好！对于使用OpenCV进行相机标定，您可以使用`calibrateCamera`函数。这个函数可以根据已知的物体空间坐标和对应的图像点坐标来计算相机的内参矩阵和畸变系数。

下面是一个示例代码，展示了如何使用`calibrateCamera`函数进行相机标定：

import cv2
import numpy as np

# 准备物体空间坐标
obj_points = []  # 物体点的坐标
objp = np.zeros((9*6, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2)
obj_points.append(objp)

# 准备图像点坐标
img_points = []  # 图像点的坐标

# 循环读取图像，并检测角点
for i in range(1, 16):
    img = cv2.imread(f'chessboard_{i}.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9, 6), None)

    if ret == True:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印结果
print("相机内参矩阵：")
print(mtx)
print("畸变系数：")
print(dist)

在这个示例代码中，我们首先定义了物体空间坐标`obj_points`，其中`objp`是一个9x6的棋盘格点坐标。然后，我们通过循环读取图像，并使用`findChessboardCorners`函数检测棋盘格角点。如果成功检测到角点，则将物体点坐标和图像点坐标分别添加到`obj_points`和`img_points`中。

最后，我们使用`calibrateCamera`函数进行相机标定，得到相机的内参矩阵`mtx`和畸变系数`dist`。

希望这个示例对您有帮助！如果您有更多问题，请随时提问。