Python 利用棋盘格标定点云坐标系 代码

这是一个利用棋盘格标定点云坐标系的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
import open3d as o3d

# 读取标定图像
img = cv2.imread("calibration.jpg")

# 设置棋盘格大小
board_size = (7, 6)

# 找到棋盘格角点
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)

# 计算相机内参数矩阵和畸变系数
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)
objpoints = []
imgpoints = []
if ret:
    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
    objpoints.append(objp)
    imgpoints.append(corners2)
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 标定点云坐标系
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
pcd.transform(np.linalg.inv(mtx))

# 可视化结果
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

在这个示例中，我们首先读取标定图像，然后利用 `cv2.findChessboardCorners` 函数找到棋盘格角点。接着，我们使用 `cv2.calibrateCamera` 函数计算相机内参数矩阵和畸变系数。最后，我们读取点云数据并将其坐标系转换为相机坐标系的逆矩阵，然后使用 Open3D 库进行可视化。