双目相机标定 python

时间: 2023-10-15 13:05:28 浏览: 55
双目相机标定可以使用OpenCV库中的函数进行实现。具体步骤如下: 1. 拍摄一组双目图像,保证左右相机视角有一定重叠区域。 2. 提取每张图像中的角点,可以使用OpenCV中的findChessboardCorners函数。 3. 对每张图像中提取到的角点进行亚像素精确化,可以使用cornerSubPix函数。 4. 根据左右相机的内参矩阵和外参矩阵,计算出双目相机的基础矩阵和投影矩阵,可以使用stereoCalibrate函数。 5. 对双目相机进行立体校正,可以使用stereoRectify函数。
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双目相机标定python

双目相机标定是指通过对双目相机的内外参数进行估计,从而实现双目视觉系统的准确测量和三维重建。在Python中,可以使用OpenCV库来进行双目相机标定。 下面是一个使用OpenCV进行双目相机标定的示例代码: ```python import numpy as np import cv2 # 定义棋盘格的行列数 rows = 9 cols = 6 # 创建棋盘格角点的坐标 objp = np.zeros((rows * cols, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:cols, 0:rows].T.reshape(-1, 2) # 存储棋盘格角点的世界坐标和图像坐标 objpoints = [] # 世界坐标系中的三维点 imgpoints_left = [] # 左相机图像坐标系中的二维点 imgpoints_right = [] # 右相机图像坐标系中的二维点 # 读取左右相机的图像 left_img = cv2.imread('left.jpg') right_img = cv2.imread('right.jpg') # 将图像转换为灰度图 gray_left = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_right = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找棋盘格角点 ret_left, corners_left = cv2.findChessboardCorners(gray_left, (cols, rows), None) ret_right, corners_right = cv2.findChessboardCorners(gray_right, (cols, rows), None) # 如果找到了棋盘格角点,则将其添加到对应的列表中 if ret_left and ret_right: objpoints.append(objp) imgpoints_left.append(corners_left) imgpoints_right.append(corners_right) # 进行双目相机标定 ret, mtx_left, dist_left, rvecs_left, tvecs_left, mtx_right, dist_right, rvecs_right, tvecs_right, E, F = cv2.stereoCalibrate( objpoints, imgpoints_left, imgpoints_right, gray_left.shape[::-1], None, None, None, None, flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC) # 打印标定结果 print("左相机内参数矩阵:") print(mtx_left) print("左相机畸变系数:") print(dist_left) print("右相机内参数矩阵:") print(mtx_right) print("右相机畸变系数:") print(dist_right) print("旋转矩阵:") print(R) print("平移矩阵:") print(T) # 保存标定结果 np.savez('calibration.npz', mtx_left=mtx_left, dist_left=dist_left, mtx_right=mtx_right, dist_right=dist_right, R=R, T=T) # 校正图像 left_map1, left_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx_left, dist_left, R, mtx_left, gray_left.shape[::-1], cv2.CV_16SC2) right_map1, right_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx_right, dist_right, R, mtx_right, gray_right.shape[::-1], cv2.CV_16SC2) left_rectified = cv2.remap(gray_left, left_map1, left_map2, cv2.INTER_LINEAR) right_rectified = cv2.remap(gray_right, right_map1, right_map2, cv2.INTER_LINEAR) # 显示校正后的图像 cv2.imshow('Left Rectified', left_rectified) cv2.imshow('Right Rectified', right_rectified) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 请注意,上述代码中的`left.jpg`和`right.jpg`是左右相机的图像文件路径,你需要将其替换为你自己的图像文件路径。

opencv双目相机标定python

### 回答1: OpenCV是一个流行的计算机视觉库,它提供了许多用于双目相机标定的函数和工具。在Python中使用OpenCV进行双目相机标定,可以通过以下步骤实现: 1. 准备标定板:使用一个已知尺寸的标定板,如棋盘格,打印出来并粘贴在平面表面上。 2. 拍摄标定图像:使用双目相机拍摄多张标定图像,保证标定板在不同位置和角度下都能被看到。 3. 提取角点:使用OpenCV的函数,如cv2.findChessboardCorners(),在每张标定图像中提取标定板的角点。 4. 标定相机:使用OpenCV的函数,如cv2.calibrateCamera(),对每个相机进行单独的标定,得到相机的内参矩阵和畸变系数。 5. 计算双目相机的外参矩阵:使用OpenCV的函数,如cv2.stereoCalibrate(),对双目相机进行标定,得到相机的外参矩阵。 6. 验证标定结果:使用OpenCV的函数,如cv2.stereoRectify(),对标定结果进行验证和校正,以确保双目相机能够准确地进行深度测量。 以上就是使用OpenCV进行双目相机标定的基本步骤,需要注意的是,标定板的质量和拍摄标定图像的质量对标定结果有很大的影响,因此需要认真准备和执行每个步骤。 ### 回答2: 双目相机标定是用于确定双目相机内外参数的过程,通过双目相机标定可以获得相机的视差和深度信息,对于三维重建、立体匹配等应用非常重要。OpenCV是专门针对计算机视觉处理的一个开源库,提供了许多图像处理和计算机视觉方面的工具,其中也包括了双目相机标定的相关函数。 Python是一门高级编程语言,也是近年来被广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的编程语言,它可以方便地调用OpenCV提供的双目相机标定函数进行标定。下面介绍一下使用Python调用OpenCV进行双目相机标定的过程。 双目相机标定需要进行以下步骤: 1.采集标定图像。需要用到一组内部、外部参数均未知的双目相机,采集至少10对以上的标定图像,最好是在不同的拍摄位置、不同的角度、不同的视角下进行拍摄。 2.提取角点。首先对采集到的每张标定图像进行角点提取,使用OpenCV中的cv2.findChessboardCorners()函数来自动检测所有角点。该函数通过输入相机标定板的规格,便可自动找到所有的内部角点,返回内部角点的二维像素坐标。 3.计算内部参数。对于每幅图像,我们需要计算其相机内部参数,使用OpenCV中的cv2.calibrateCamera()函数可以得出相机的内参矩阵、畸变系数等参数。该函数要求输入所有的标定图像的角点坐标,并计算出相机内参矩阵、外参矩阵等参数。 4.计算外部参数。计算完内部参数后,我们需要计算相机之间的外部参数,也就是相机的旋转矩阵和平移向量,使用OpenCV中的cv2.stereoCalibrate()函数可以得出相机的外参矩阵等参数。 5.计算视差图。通过双目相机得到的两幅图像,我们需要计算它们之间的视差,使用OpenCV中的cv2.StereoSGBM_create()函数可以对两幅图像进行立体匹配,并返回匹配的视差信息。 以上就是使用Python调用OpenCV进行双目相机标定的整个流程,其中可参考官方文档和相关代码示例进行学习和实践。 ### 回答3: OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开放源代码计算机视觉库,Python是使用OpenCV的一种方便的编程语言。双目相机标定是指为双目摄像机处理而设计的标定,旨在确定特定环境下使用的使用视觉测量系统的误差。下面将详细介绍OpenCV中使用Python进行双目相机标定的方法。 双目相机标定前需要进行以下准备: 1. 选择合适的标定板,如黑白棋盘格。 2.采集一组棋盘格图像,保持相机的标定板相对于相机光轴的姿态不变。 3.关键变量的设定,如图像尺寸和棋盘格尺寸。 接下来,我们可以使用Python实现以下步骤来完成双目相机标定: 1. 导入OpenCV库及其他必要的库: ``` import numpy as np import cv2 import glob ``` 2. 获取用于标定的图像列表。 ``` leftimage = glob.glob('左摄像机图像路径/*.jpg') rightimage = glob.glob('右摄像机图像路径/*.jpg') ``` 3. 定义标定用的棋盘格参数: ``` chessboard_size = (7, 6) square_size = 0.034 ``` 4. 创建棋盘格模型: ``` objp = np.zeros((chessboard_size[0]*chessboard_size[1],3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0],0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1,2)*square_size ``` 5. 分别处理左右图像: ``` for i in range(len(leftimage)): imgL = cv2.imread(leftimage[i]) imgR = cv2.imread(rightimage[i]) grayL = cv2.cvtColor(imgL, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayR = cv2.cvtColor(imgR, cv2.COLOR_BGR2GRAY) retL, cornersL = cv2.findChessboardCorners(grayL, chessboard_size,None) retR, cornersR = cv2.findChessboardCorners(grayR, chessboard_size,None) if retL and retR: objpoints.append(objp) cornersL2 = cv2.cornerSubPix(grayL,cornersL,(11,11),(-1,-1),criteria) cornersR2 = cv2.cornerSubPix(grayR,cornersR,(11,11),(-1,-1),criteria) imgpointsL.append(cornersL2) imgpointsR.append(cornersR2) ``` 6. 进行标定: ``` retL, K1, D1, R1, T1 = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpointsL, grayL.shape[::-1], None, None) retR, K2, D2, R2, T2 = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpointsR, grayR.shape[::-1], None, None) ret, K1, D1, K2, D2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpointsL, imgpointsR, K1, D1, K2, D2, grayR.shape[::-1], None, None, None, None, cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC, criteria) ``` 7. 得到最终结果: ``` R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2 = cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, grayR.shape[::-1], R, T) mapLx, mapLy = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, D1, R1, P1, grayR.shape[::-1], cv2.CV_32FC1) mapRx, mapRy = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, D2, R2, P2, grayR.shape[::-1], cv2.CV_32FC1) ``` 通过以上代码,我们可以实现简单快捷地完成双目相机标定。除了上面介绍的步骤外,还要注意调整图像尺寸并在代码中引入必要的库和函数。在实际应用中,还有很多需要进一步优化和改进的问题,比如误差优化、噪声处理等。因此,我们需要不断学习和实践,进一步提升算法的准确性和稳定性。

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Accum TrustedAccum::TEEaccum(Stats &stats, Nodes nodes, Vote<Void, Cert> votes[MAX_NUM_SIGNATURES]) { View v = votes[0].getCData().getView(); View highest = 0; Hash hash = Hash(); std::set<PID> signers; for(int i = 0; i < MAX_NUM_SIGNATURES && i < this->qsize; i++) { Vote<Void, Cert> vote = votes[i]; CData<Void, Cert> data = vote.getCData(); Sign sign = vote.getSign(); PID signer = sign.getSigner(); Cert cert = data.getCert(); bool vd = verifyCData(stats, nodes, data, sign); bool vc = verifyCert(stats, nodes, cert); if(data.getPhase() == PH1_NEWVIEW && data.getView() == v && signers.find(signer) == signers.end() && vd && vc) { if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "inserting signer" << KNRM << std::endl; } signers.insert(signer); if(cert.getView() >= highest) { highest = cert.getView(); hash = cert.getHash(); } } else { if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "vote:" << vote.prettyPrint() << KNRM << std::endl; } if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "not inserting signer (" << signer << ") because:" << "check-phase=" << std::to_string(data.getPhase() == PH1_NEWVIEW) << "(" << data.getPhase() << "," << PH1_NEWVIEW << ")" << ";check-view=" << std::to_string(data.getView() == v) << ";check-notin=" << std::to_string(signers.find(signer) == signers.end()) << ";verif-data=" << std::to_string(vd) << ";verif-cert=" << std::to_string(vc) << KNRM << std::endl; } } } bool set = true; unsigned int size = signers.size(); std::string text = std::to_string(set) + std::to_string(v) + std::to_string(highest) + hash.toString() + std::to_string(size); Sign sign(this->priv,this->id,text); return Accum(v, highest, hash, size, sign); }

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