openmv相机标定代码

以下是一个使用OpenMV相机进行标定的示例代码：

import sensor, image, time

# 设置相机分辨率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)  # 等待相机稳定

# 创建标定图像列表
img_list = []

# 拍摄标定图像
for i in range(10):
    img = sensor.snapshot()
    img_list.append(img)
    time.sleep(500)  # 每隔0.5秒拍摄一张图像

# 标定图像的世界坐标和像素坐标
world_coords = [(0, 0), (10, 0), (0, 10), (10, 10)]  # 标定板上的四个已知点的世界坐标
pixel_coords = []  # 对应的像素坐标

# 在每个标定图像上检测四个点的像素坐标
for img in img_list:
    img.draw_cross(160, 120)  # 绘制中心点以辅助调试
    coords = []
    for wp in world_coords:
        r = img.find_apriltags(families=image.TAG36H11, fx=3.6, fy=3.6)  # 使用apriltag检测器检测标定板
        if r:
            coords.append((r[0].cx(), r[0].cy()))  # 记录检测到的像素坐标
    if len(coords) == len(world_coords):
        pixel_coords.append(coords)

# 执行相机标定
if len(pixel_coords) >= 3:
    params = image.ImageWriter().find_fit(world_coords, pixel_coords)
    print("相机内部参数：")
    print("焦距：", params[0])
    print("主点坐标：", params[1])
    print("相机畸变参数：", params[2])
else:
    print("标定失败，请确保至少有3组标定图像")

这段代码使用OpenMV相机拍摄一系列标定图像，并在每个图像上检测已知世界坐标的标定板点的像素坐标。然后，利用这些世界坐标和像素坐标，执行相机标定，计算出相机的内部参数（焦距、主点坐标）和畸变参数。

请注意，此示例代码仅展示了相机标定的基本过程，实际应用中可能需要更多的图像和更复杂的算法来获得更准确的结果。此外，还可以使用更多的已知点来增加标定的准确性。