相机内参标定 python

相机内参标定是计算机视觉中的一个关键步骤，它涉及到了解并估计相机的内在参数，如焦距、光心位置和图像传感器的尺寸等。在Python中，常用的库如OpenCV（cv2）提供了工具来进行这个过程。

首先，你需要一组校准图片，这些图片应该包含对齐的棋盘格或其他特征点。然后，可以使用`findChessboardCorners`函数检测棋盘角，`calibrateCamera`函数则用于实际的参数估计。以下是一个简单的流程：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并找到棋盘角
images = ...  # 从文件夹加载图片
corners, ids = cv2.findChessboardCorners(images, patternSize=(9,6))

# 校准过程，需要提供棋盘的规格，初步的内参猜测，以及已知的棋盘角坐标
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objPoints, imgPoints, images.shape[::-1], None, None)

# 其中，
# `objPoints`是三维坐标数组，对应于每张图片上的棋盘点
# `imgPoints`是在二维图像上找到的角点坐标列表
# `mtx`是摄像机矩阵，描述了像素到物理空间的关系
# `dist`是径向和切向畸变系数

相关问题

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。

相机单目内参标定，python代码

以下是使用Python进行相机单目内参标定的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取棋盘格图像
image = cv2.imread('chessboard.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置棋盘格尺寸
pattern_size = (9, 6)  # 棋盘格每行、每列的角点数

# 查找棋盘格角点
found, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

if found:
    # 提取亚像素角点
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)

    # 绘制角点
    cv2.drawChessboardCorners(image, pattern_size, corners, found)

    # 执行相机标定
    object_points = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32)
    object_points[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
    image_points = corners.reshape(-1, 2)

    _, camera_matrix, dist_coeffs, _, _ = cv2.calibrateCamera([object_points], [image_points], gray.shape[::-1], None, None)

    # 打印标定结果
    print("相机矩阵:")
    print(camera_matrix)
    print("\n畸变系数:")
    print(dist_coeffs)

    # 矫正图像
    undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs)

    # 显示原始图像和矫正后的图像
    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print("未找到棋盘格角点")

请确保已经安装了OpenCV库，并将棋盘格图像命名为'chessboard.jpg'并放置在与代码文件相同的目录中。运行代码后，将显示原始图像和矫正后的图像，并打印相机矩阵和畸变系数。

请注意，此代码仅适用于具有棋盘格模式的相机标定。如果您使用其他标定模式，可能需要调整代码以适应不同的情况。