相机内参标定python

相机内参标定是通过对相机进行一系列的参数估计，以便能够准确地将图像坐标转换为真实世界中的物体坐标。在Python中，可以使用OpenCV库来进行相机内参标定。

以下是一个基本的相机内参标定的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 定义棋盘格尺寸
pattern_size = (8, 6)

# 准备用于保存棋盘角点的列表
obj_points = []  # 保存物体点的3D坐标
img_points = []  # 保存图像点的2D坐标

# 生成物体点的坐标
objp = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 读取图像
images = [...]  # 填入需要标定的图像路径列表

for img_path in images:
    img = cv2.imread(img_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找棋盘角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

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

        # 在图像上绘制角点并显示
        cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, ret)
        cv2.imshow('Chessboard Corners', img)
        cv2.waitKey(500)  # 显示图片500毫秒
cv2.destroyAllWindows()

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

# 打印相机内参矩阵和畸变系数
print("相机内参矩阵:")
print(mtx)
print("\n畸变系数:")
print(dist)

上述代码中，首先定义了棋盘格的尺寸，然后准备用于保存棋盘角点的列表。接下来，生成物体点的3D坐标，并读取需要标定的图像。使用`cv2.findChessboardCorners()`函数查找图像中的棋盘角点，并将找到的角点保存到`img_points`列表中。然后在图像上绘制角点并显示。

最后，使用`cv2.calibrateCamera()`函数进行相机内参标定，返回相机内参矩阵和畸变系数。打印出这些参数即可完成相机内参标定。

请注意，上述代码仅提供了一个基本的相机内参标定示例，实际应用中可能需要更多的处理和参数调整。