opencv标定板标定程序

下面是一个使用OpenCV进行标定板标定的简单程序示例：

import numpy as np
import cv2

# 准备标定板参数
board_size = (9, 6)  # 标定板内角点数目
square_size = 25.0  # 每个方格的物理尺寸（毫米）

# 准备标定板角点的真实世界坐标
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) * square_size

# 存储所有图像的角点和物理坐标
obj_points = []  # 真实世界坐标
img_points = []  # 图像坐标

# 检测和提取角点
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开相机
while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取相机图像
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图像
    
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)  # 检测角点
    
    if ret:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

        cv2.drawChessboardCorners(frame, board_size, corners, ret)
    
    cv2.imshow('Chessboard', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # 按下 'q' 键退出循环
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 相机标定
ret, camera_matrix, dist_coeffs, 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(camera_matrix)
print("\n畸变系数:")
print(dist_coeffs)

这个程序首先准备了标定板的参数，包括内角点数目和每个方格的物理尺寸。然后通过相机拍摄一系列包含标定板的图像，并检测提取图像中的角点。最后，使用`calibrateCamera`函数进行相机标定，并打印出相机的内参矩阵和畸变系数。

请注意，在运行程序之前，确保你的计算机连接了摄像头，并且已经安装了OpenCV库。希望这个示例能帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。