python相机标定

Python相机标定是一种用于计算相机的内部参数和外部参数的方法，以便准确地测量和处理相机图像。相机标定对于计算机视觉应用中的3D重建，目标检测，姿态估计等任务至关重要。

在Python中，可以使用OpenCV库来进行相机标定。下面是一个简单的相机标定的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义棋盘格尺寸
pattern_size = (9, 6)

# 准备棋盘格角点的空数组
obj_points = []
img_points = []

# 生成棋盘格世界坐标
objp = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 读取图像并查找角点
images = glob.glob('images/*.jpg')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

    if ret == True:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

        # 可视化角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 进行相机标定
ret, camera_matrix, distortion_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印结果
print("相机矩阵:")
print(camera_matrix)
print("\n畸变系数:")
print(distortion_coeffs)

在上面的代码中，我们首先定义了棋盘格角点的数量（pattern_size）。然后，我们生成了棋盘格的世界坐标点（objp）。接下来，我们读取图像并使用cv2.findChessboardCorners函数查找棋盘格角点。如果成功找到角点，我们将世界坐标点和图像坐标点存储在obj_points和img_points数组中。最后，我们使用cv2.calibrateCamera函数进行相机标定，并打印出结果。

请注意，这只是一个简单的相机标定示例。在实际应用中，您可能需要更多的图像和更复杂的算法来获得更准确的结果。此外，您还可以使用棋盘格以外的特征点进行相机标定，例如圆圈标记或ArUco标记等。