python cv2 鱼眼相机标定

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。

相关问题

鱼眼相机标定python

鱼眼相机的标定在Python中可以使用OpenCV库进行实现。下面是一个简单的鱼眼相机标定的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def calibrate_fisheye(images, pattern_size):
    objpoints = []  # 世界坐标系中的点
    imgpoints = []  # 图像坐标系中的点

    # 生成棋盘格的世界坐标系中的点
    objp = np.zeros((1, pattern_size * pattern_size = np.mgrid

opencv鱼眼相机标定

鱼眼相机标定是通过对鱼眼镜头进行参数校准，从而纠正图像的畸变。OpenCV提供了一个函数来执行鱼眼相机标定，该函数是`cv2.fisheye.calibrate()`。

首先，你需要准备一组鱼眼相机的标定图像，这些图像包含了不同的场景和角度。然后，你可以使用`cv2.findChessboardCorners()`函数来检测标定图像中的棋盘格角点。

一旦你获得了棋盘格角点的像素坐标，你可以使用`cv2.fisheye.calibrate()`函数来进行鱼眼相机的标定。此函数将返回相机矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等参数。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备标定图像和棋盘格参数
images = [...]  # 标定图像列表
pattern_size = (9, 6)  # 棋盘格内角点数目

# 检测棋盘格角点
obj_points = []  # 3D 空间中的棋盘格角点
img_points = []  # 2D 图像平面上的棋盘格角点

for image in images:
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size)
    
    if ret:
        obj_points.append(np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32))
        obj_points[-1][:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
        img_points.append(corners)

# 鱼眼相机标定
ret, K, D, rvecs, tvecs = cv2.fisheye.calibrate(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印标定结果
print("相机矩阵:\n", K)
print("畸变系数:\n", D)
print("旋转向量:\n", rvecs)
print("平移向量:\n", tvecs)

请注意，鱼眼相机标定的准确性取决于标定图像的质量和角点检测的准确性。因此，为了获得更好的标定结果，你可能需要使用更多的标定图像，并确保棋盘格角点在图像中被正确检测到。