opencv python 相机标定 圆形

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在Python中使用OpenCV进行相机标定时，可以使用圆形标定板来获取相机的内参和畸变参数。

相机标定是指确定相机的内参（如焦距、主点坐标）和畸变参数（如径向畸变、切向畸变）的过程。圆形标定板是一种常用的标定板，它由一系列等距离排列的圆形格点组成。

在进行相机标定时，需要采集一组包含圆形标定板的图像。通过检测图像中的圆心和圆周，可以计算出每个圆的像素坐标。然后，利用这些像素坐标和已知的实际世界坐标，可以使用OpenCV提供的函数进行相机标定。

以下是使用OpenCV进行相机标定的步骤：
1. 准备圆形标定板：选择合适大小的圆形标定板，并确保每个圆的直径和间距都已知。
2. 采集图像：使用相机拍摄包含圆形标定板的多张图像。
3. 检测圆心和圆周：对每张图像进行处理，使用OpenCV的函数检测圆心和圆周，并获取每个圆的像素坐标。
4. 设置实际世界坐标：为每个圆设置对应的实际世界坐标，可以使用标定板的尺寸和间距来计算。
5. 进行相机标定：使用OpenCV的函数，将像素坐标和实际世界坐标传入，进行相机标定。
6. 获取相机参数：标定完成后，可以获取相机的内参和畸变参数，用于后续的图像处理和计算机视觉任务。

相关问题

python-opencv圆形标定板实现相机标定代码

使用Python和OpenCV进行圆形标定板的相机标定，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import cv2
import glob

2. 定义圆形标定板的参数

# 定义圆形标定板的行数和列数
rows = 7
cols = 10

# 定义每个圆的直径和间距
circle_diameter = 20  # 每个圆的直径
circle_spacing = 10  # 圆之间的间距

3. 获取标定板图像和角点

# 获取标定板图像的路径
images = glob.glob('path/to/images/*.jpg')

# 初始化标定板角点的空列表
obj_points = []
img_points = []

# 设置标定板上的点的坐标
objp = np.zeros((rows * cols, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:rows, 0:cols].T.reshape(-1, 2)
objp = objp * (circle_diameter + circle_spacing)

# 针对每个标定板图像进行处理
for fname in images:
    # 读取图像
    img = cv2.imread(fname)

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找圆形标定板角点
    ret, corners = cv2.findCirclesGrid(gray, (cols, rows), None)

    # 如果找到了角点，则将其添加到角点列表中
    if ret == True:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

        # 在图像上显示角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, (cols, rows), corners, ret)

    # 显示图像
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey(500)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

4. 进行相机标定

# 获取相机的内部参数和外部参数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印结果
print("Camera matrix:\n", mtx)
print("Distortion coefficients:\n", dist)

以上是使用Python和OpenCV进行圆形标定板的相机标定的代码实现，具体实现还需要根据实际情况进行修改和调试。

python opencv 相机标定 畸变矫正 霍夫圆检测识别圆形

好的，下面我给您讲解一下：

1. 相机标定：通过拍摄不同姿态的标定板，使用OpenCV中的calibrateCamera函数来计算相机的内参矩阵和畸变参数，从而实现相机标定。

2. 畸变矫正：通过相机标定得到的内参矩阵和畸变参数，使用OpenCV中的undistort函数来对图像进行畸变矫正，从而得到更加准确的图像。

3. 霍夫圆检测：使用OpenCV中的HoughCircles函数进行霍夫圆检测，该函数会返回检测到的圆形的圆心坐标和半径。

具体实现过程可以参考以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 相机标定
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((6*7, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:7, 0:6].T.reshape(-1, 2)
objpoints = []
imgpoints = []
images = glob.glob('calib/*.png')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7, 6), None)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
        imgpoints.append(corners2)
        img = cv2.drawChessboardCorners(img, (7, 6), corners2, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)
cv2.destroyAllWindows()
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 畸变矫正
img = cv2.imread('test.png')
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 霍夫圆检测
gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
    cv2.circle(dst, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    cv2.circle(dst, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

cv2.imshow('result', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，calib文件夹中存放的是标定板的图片，test.png是待检测的圆形图片。运行代码后，会弹出标定板图片，需要手动选择标定板的角点，然后程序会自动计算相机内参矩阵和畸变参数。接着会输出畸变矫正后的图片，并在图片中检测圆形并标记出来。