相机标定python

相机标定是指通过采集相机的原图像并计算相机的内参和畸变参数，从而对图像进行矫正的过程。在Python中，可以使用OpenCV库来进行相机标定。标定的主要步骤包括采集相机原图像和计算相机内参与畸变参数。首先，需要采集一组不同角度和位置的相机原图像。然后，使用OpenCV的calibrateCamera函数计算相机的内参和畸变参数。接下来，可以使用这些参数来对图像进行畸变矫正。

标定前的准备工作包括采集相机原图像和准备标定板。采集相机原图像是为了获取一组不同角度和位置的图像，以用于计算相机的内参和畸变参数。标定板是一种具有已知尺寸和特征点的平面物体，用于在图像中进行特征点提取和匹配。

在Python中，可以使用OpenCV和Matplotlib库来进行相机标定和畸变矫正。可以使用cameraCalibrator工具箱进行相机标定，并使用undistort函数对图像进行畸变矫正。这些工具和函数可以帮助我们方便地进行相机标定和畸变矫正的操作。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Python进行相机畸变矫正：

import numpy as np
import cv2

# 摄像头畸变矫正函数，输入待矫正的图像变量
def undistort(frame):
    fx = 7.867891195067076e02
    cx = 6.823648074697487e02
    fy = 8.454139535337483e02
    cy = 5.185634497802844e02
    k1, k2, p1, p2, k3 = -0.327782591286664, 0.104488486639823, -9.519326514054385e-04, 2.433441734520703e-04, 0.0

    # 相机坐标系到像素坐标系的转换矩阵
    k = np.array([
        [fx, -0.766489481509873, cx],
        [0, fy, cy],
        [0, 0, 1]
    ])

    # 畸变系数
    d = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])

    height, weight = frame.shape[:2]
    mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(k, d, None, k, (weight, height), 5)

    # 返回矫正好的图像变量
    return cv2.remap(frame, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)

这段代码中，undistort函数接收一张待矫正的图像作为输入，并使用预先计算好的相机参数对图像进行畸变矫正。可以根据具体需求调整相机参数和畸变系数，以适应不同的相机和图像场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV 相机标定 （Python版）](https://blog.csdn.net/kkkkkk0729/article/details/119113267)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]