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