Python 双目相机标定

双目相机标定是在双目摄像头系统中进行的一项重要任务，可以将两个摄像头的图像进行校正和对齐，从而提高图像的质量和准确性。Python 的 OpenCV 库提供了一些函数可以用于双目相机标定，以下是一个简单的双目相机标定的示例代码片段：

import numpy as np
import cv2

# 定义标定板大小和格子数
board_w = 9
board_h = 6
square_size = 2.5

# 定义标定板角点坐标
objp = np.zeros((board_w*board_h,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:board_w,0:board_h].T.reshape(-1,2)
objp *= square_size

# 定义图像路径
img_path_left = 'left.jpg'
img_path_right = 'right.jpg'

# 读取图像
img_left = cv2.imread(img_path_left)
img_right = cv2.imread(img_path_right)

# 寻找标定板角点
ret_left, corners_left = cv2.findChessboardCorners(img_left, (board_w,board_h), None)
ret_right, corners_right = cv2.findChessboardCorners(img_right, (board_w,board_h), None)

# 进行标定
ret, mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate([objp], [corners_left], [corners_right], None, None, None, None, img_left.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)

# 打印结果
print('左相机内参矩阵：\n', mtx_left)
print('左相机畸变系数：\n', dist_left)
print('右相机内参矩阵：\n', mtx_right)
print('右相机畸变系数：\n', dist_right)
print('旋转矩阵：\n', R)
print('平移向量：\n', T)

在这个示例代码中，我们首先定义了标定板的大小和格子数，然后定义了标定板角点的坐标。接下来，我们读取了左右两张图像，并使用 `cv2.findChessboardCorners` 函数来寻找标定板角点。然后，我们使用 `cv2.stereoCalibrate` 函数进行标定，并输出标定结果。