双目相机标定 python

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。

相关问题

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：

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。

双目相机标定python代码

以下是使用Python进行双目相机标定的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义标定板的参数
board_size = (9, 6)
square_size = 0.025  # 棋盘格方块尺寸，单位为米

# 设置标定板上角点的坐标
objp = np.zeros((np.prod(board_size), 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.indices(board_size).T.reshape(-1, 2)
objp *= square_size

# 存储棋盘格角点的世界坐标和图像坐标
objpoints = []  # 3D points in real world space
imgpoints_l = []  # 2D points in image plane.
imgpoints_r = []

# 加载左右两个相机的图像
img_l = cv2.imread('left.jpg')
img_r = cv2.imread('right.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_l = cv2.cvtColor(img_l, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_r = cv2.cvtColor(img_r, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 找到棋盘格角点
ret_l, corners_l = cv2.findChessboardCorners(gray_l, board_size, None)
ret_r, corners_r = cv2.findChessboardCorners(gray_r, board_size, None)

# 如果找到棋盘格角点则存储世界坐标和图像坐标
if ret_l and ret_r:
    objpoints.append(objp)
    imgpoints_l.append(corners_l)
    imgpoints_r.append(corners_r)

# 标定相机
ret_l, mtx_l, dist_l, rvecs_l, tvecs_l = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_l, gray_l.shape[::-1], None, None)
ret_r, mtx_r, dist_r, rvecs_r, tvecs_r = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_r, gray_r.shape[::-1], None, None)

# 计算双目相机的基础矩阵和双目矫正映射
ret, mtx_l, dist_l, mtx_r, dist_r, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpoints_l, imgpoints_r, mtx_l, dist_l, mtx_r, dist_r, gray_l.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)
R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(mtx_l, dist_l, mtx_r, dist_r, gray_l.shape[::-1], R, T, alpha=1)

# 生成双目矫正映射
map_l_x, map_l_y = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx_l, dist_l, R1, P1, gray_l.shape[::-1], cv2.CV_32FC1)
map_r_x, map_r_y = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx_r, dist_r, R2, P2, gray_r.shape[::-1], cv2.CV_32FC1)

# 对左右相机的图像进行矫正
img_l_rect = cv2.remap(img_l, map_l_x, map_l_y, cv2.INTER_LINEAR)
img_r_rect = cv2.remap(img_r, map_r_x, map_r_y, cv2.INTER_LINEAR)

以上代码演示了如何使用OpenCV进行双目相机标定，包括棋盘格角点检测、相机参数计算、双目矫正映射生成等步骤。注意，这里的代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行修改。