python cv2 鱼眼相机标定
时间: 2024-10-22 13:02:13 浏览: 49
鱼眼相机内参和畸变参数标定(Python+OpenCV)
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在Python中,使用OpenCV (cv2) 进行鱼眼相机标定是一个常见的图像处理任务,它涉及到计算机视觉领域中的摄像头模型校准。鱼眼相机(也称为广角鱼眼镜头)由于其非对称的视场,使得直接应用普通相机的校准方法无法得到准确的结果。
鱼眼相机标定主要包括以下几个步骤:
1. **准备样本图片**:收集一组包含鱼眼视角的图片,最好是从不同方向和距离拍摄的,这对标定至关重要。
2. **读取并预处理图片**:使用`cv2.imread()`函数读取图片,并通过`undistort()`方法去除畸变影响。
3. **棋盘格标记**:在场景中放置一个预先设计好的棋盘格图案(比如OpenCV自带的标准棋盘),这将作为标定的目标。
4. **特征检测与匹配**:利用OpenCV中的`findChessboardCorners()`函数查找棋盘格的角点,并进行匹配确认。
5. **内参矩阵估计**:使用`calibrateCamera()`函数,输入棋盘点坐标及其对应图片的信息,计算出相机的内参矩阵(包括焦距、主点等信息)。
6. **外参矩阵估计**:如果有多张图片,可以进一步估计相机之间的相对位置(即外参矩阵)。
7. **保存标定结果**:最后将内参和外参矩阵存储起来,以便后续处理时使用`undistort()`或者`remap()`等函数纠正鱼眼图像的畸变。
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