python双目相机标定

时间: 2023-10-09 18:17:08 浏览: 140
Python双目相机标定是一种使用Python编程语言实现的双目相机标定方法。在该方法中,使用了OpenCV和NumPy等库来进行图像处理和计算。具体步骤如下: 1. 导入所需库,包括OpenCV、NumPy和os等文件操作库。 2. 编写函数来进行相机标定。相机标定是通过采集一系列图像,利用这些图像中的特征点进行计算,从而得到相机的内参矩阵、畸变系数和外参矩阵等参数。 另外需要注意的是,虽然Python和Matlab以及OpenCV C语言版本的结果可能会有一些差异,但主要部分大致相同,比如焦距和旋转矩阵对角线值等。这可能导致计算三维坐标时的不统一性。因此,在进行双目相机标定时,需要考虑这些因素并找到相应的解决办法。
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Python 双目相机标定

双目相机标定是将左右两个摄像机的内外参数进行计算,以便于进行双目视觉测量、深度计算等应用。Python可以使用OpenCV库进行双目相机标定,具体步骤如下: 1.采集一组左右相机的棋盘格图像,要求左右相机的摄像机位置和方向不变,左右相机的分辨率相同。 2.对每一幅棋盘图像进行角点检测,获取左右相机的角点坐标。 3.对角点进行匹配,计算左右相机的相对位姿,并进行立体校正。 4.使用标定板的已知物理尺寸,对左右摄像机的内部参数进行标定,并计算出左右摄像机的外部参数。 5.计算得到左右相机的内外参数后,可以进行双目视觉测量、深度计算等应用。 Python代码实现可以参考OpenCV官网提供的教程,具体步骤详见链接:https://docs.opencv.org/master/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html

python 双目相机标定并获取点云图像

要进行双目相机标定并获取点云图像,需要先准备好相机标定板,它是一张黑白相间的方格纸,可以在网上下载并打印。然后按照以下步骤进行操作: 1. 拍摄相机标定板的多张照片,保证相机位置和角度不变,只改变拍照时的标定板位置和角度。照片越多越好,最好超过10张。 2. 使用 OpenCV 库中的 stereoCalibrate 函数,对双目相机进行标定。这个函数会输出相机内部参数、旋转矩阵和平移向量等参数。 3. 使用 OpenCV 库中的 stereoRectify 函数,对左右相机进行校正,使它们的光轴平行。这个函数会输出左右相机的校正变换矩阵。 4. 使用 OpenCV 库中的 undistort 函数,对左右相机的照片进行畸变矫正。 5. 使用 OpenCV 库中的 stereoMatch 函数,对左右相机的照片进行立体匹配,得到每个像素点的视差(disparity)。 6. 使用 OpenCV 库中的 reprojectImageTo3D 函数,将视差图像转换为三维坐标。 7. 使用点云库(如 PCL)将三维坐标转换为点云图像。 8. 可以使用可视化工具(如 CloudCompare)查看点云图像。 需要注意的是,双目相机标定和点云图像获取的过程比较复杂,需要一定的图像处理和计算机视觉基础。建议在进行这些操作前先学习相关知识。 以下是一个简单的 Python 代码示例,展示如何进行双目相机标定并获取点云图像: ``` import cv2 import numpy as np import open3d as o3d # 准备相机标定板 pattern_size = (9, 6) # 标定板上的内角点数量 square_size = 0.02 # 标定板上每个方格的大小,单位为米 objp = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size # 拍摄标定板的多张照片并进行标定 image_paths_left = ['left1.jpg', 'left2.jpg', 'left3.jpg', ...] image_paths_right = ['right1.jpg', 'right2.jpg', 'right3.jpg', ...] objpoints = [] # 存储标定板上的三维坐标 imgpoints_left = [] # 存储左相机照片中的二维像素坐标 imgpoints_right = [] # 存储右相机照片中的二维像素坐标 for image_path_left, image_path_right in zip(image_paths_left, image_paths_right): img_left = cv2.imread(image_path_left) img_right = cv2.imread(image_path_right) gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret_left, corners_left = cv2.findChessboardCorners(gray_left, pattern_size, None) ret_right, corners_right = cv2.findChessboardCorners(gray_right, pattern_size, None) if ret_left and ret_right: objpoints.append(objp) imgpoints_left.append(corners_left) imgpoints_right.append(corners_right) ret, mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpoints_left, imgpoints_right, gray_left.shape[::-1]) # 校正和矫正 R_left, R_right, P_left, P_right, Q, roi_left, roi_right = cv2.stereoRectify(mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right, gray_left.shape[::-1], R, T, alpha=0) mapx_left, mapy_left = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx_left, dist_left, R_left, P_left, gray_left.shape[::-1], cv2.CV_32FC1) mapx_right, mapy_right = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx_right, dist_right, R_right, P_right, gray_right.shape[::-1], cv2.CV_32FC1) img_left = cv2.imread('left.jpg') img_right = cv2.imread('right.jpg') dst_left = cv2.remap(img_left, mapx_left, mapy_left, cv2.INTER_LINEAR) dst_right = cv2.remap(img_right, mapx_right, mapy_right, cv2.INTER_LINEAR) # 立体匹配 stereoMatcher = cv2.StereoSGBM_create( minDisparity=0, numDisparities=16*6, # 要为16的倍数 blockSize=5, speckleWindowSize=100, speckleRange=2, disp12MaxDiff=1, uniquenessRatio=15, P1=8 * 3**2, P2=32 * 3**2 ) gray_left = cv2.cvtColor(dst_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_right = cv2.cvtColor(dst_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY) disparity = stereoMatcher.compute(gray_left, gray_right).astype(np.float32) / 16.0 # 转换为三维坐标 points3d = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q) points3d = points3d.reshape(-1, 3) mask = disparity > disparity.min() colors = dst_left.reshape(-1, 3)[mask] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points3d[mask]) pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) # 可视化 o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ``` 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际操作中可能会涉及到更多的细节和问题,需要根据具体情况进行调整和修改。

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下面是实现了题目要求的代码: ```cpp #include<iostream> #include<string.h> #include<fstream> using namespace std; class STRING { private: char str1[100]; char str2[100]; char str3[100]; public: STRING(char ch1[],char ch2[]) { strcpy(str1,ch1); strcpy(str2,ch2); } voi