opencv 张正友相机标定

OpenCV张正友相机标定是一种相机参数估计方法，旨在确定相机的内部参数（如焦距、主点）和畸变参数（如径向和切向畸变）。它通过使用已知三维空间中的特定平面上的一系列特征点图像及其对应的二维图像点来实现。

标定过程包括以下步骤：

1. 选择一个标定板：张正友标定方法通常使用一个十字形或棋盘格标定板。这种标定板包含已知尺寸的黑白方格，可以提供准确的特征点。

2. 采集图像：将标定板放置在相机视野内，并通过旋转、平移等手段尽可能多地采集不同角度的图像。在每个角度下，需要采集足够数量的图像。

3. 提取特征点：利用特征点检测算法（如哈里斯角点检测）在每个图像中提取标定板的特征点。特征点应该在不同图像中具有相似的位置。

4. 特征点匹配：通过将不同图像中的特征点进行匹配，建立起特征点之间的对应关系。可以使用SURF特征描述符等算法来提高匹配的准确性。

5. 相机参数估计：利用特征点之间的对应关系，使用张正友相机标定方法计算相机的内部参数和畸变参数。这通常通过最小化重投影误差来实现。

6. 评估标定结果：通过计算重投影误差来评估标定结果的质量。较低的重投影误差表示标定结果较好。

通过Opencv中提供的相机标定函数，可以方便地实现张正友相机标定方法。通过标定，我们可以得到准确的相机参数，从而在计算机视觉应用中实现更高的精度和准确性。

相关问题

python 详细介绍 opencv 实现 张正友 相机标定

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据，支持各种特征提取，对象检测，跟踪，识别等视觉任务。其中相机标定是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它涉及到了相机内参，外参的估计和矫正，是各种视觉任务的基础。张正友相机标定算法是一种经典的方法，它可以通过使用多个不同角度拍摄的物体的多个图片来提取相机的内参和外参。

在OpenCV中，实现张正友相机标定算法，步骤如下：

1.读取图像。首先，您需要使用OpenCV中的imread()函数从磁盘上读取每个图像。

2.提取角点。接下来，您使用cv2.findChessboardCorners()函数或cv2.findCirclesGrid()函数来检测图像中的棋盘格的角点或圆形略点。它会输出包含每个角点位置的坐标向量。

3.对角点进行亚像素级别的精确测量。然后，使用cv2.cornerSubPix()函数进行亚像素级别的精确测量。

4.初始化对象点和图像点。现在，你需要设置对象点（相对于相机坐标系统的点）和图像点（图像坐标上对应的点）来进行标定。

5.运行相机标定算法。使用cv2.calibrateCamera()函数来运行相机标定算法，它会返回内部参数矩阵和畸变系数矩阵。

6.矫正畸变。使用cv2.undistort()函数来进行畸变矫正，这将产生更准确的图像。

7.评估标定结果。最后，您可以使用cv2.projectPoints()函数将对象点投影到图像空间，并与标准图像比较来评估标定结果的准确性。

总的来说，通过使用OpenCV和张正友相机标定，您可以很容易地优化相机的几何校正，从而提高各种计算机视觉任务的性能和可靠性。

张正友相机标定Opencv实现

张正友相机标定是一种常用的相机标定方法，可以用于求解相机内参和畸变参数。下面是使用OpenCV实现的步骤：

1. 准备标定板：使用一个标定板，比如黑白棋盘格，打印到A4纸或者其他材料上。

2. 拍摄标定板：在不同姿态下拍摄标定板的图片，要求每张图片中标定板占据整个画面，且拍摄方向不变。

3. 提取角点：使用OpenCV函数`findChessboardCorners()`提取每张图片中标定板的角点坐标。

4. 进行标定：使用OpenCV函数`calibrateCamera()`进行相机标定，得到相机内参矩阵和畸变参数。

5. 验证标定结果：使用OpenCV函数`undistort()`对标定板图片进行畸变矫正，验证标定结果是否正确。

下面是使用Python实现的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 准备标定板
objp = np.zeros((6*8,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:8,0:6].T.reshape(-1,2)

# 存储标定板角点坐标
objpoints = [] 
imgpoints = [] 

# 读取标定板图片
images = glob.glob('calib/*.jpg')

# 提取角点
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8,6),None)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

# 进行标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)

# 验证标定结果
img = cv2.imread('calib/test.jpg')
h,  w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用OpenCV实现张正友相机标定的基本步骤。