用opencv-python写一个九点标定程序

好的，以下是一个简单的九点标定程序：

首先，导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

然后，定义标定板的规格和大小：

# 标定板规格
ROWS = 9
COLS = 9
# 标定板大小
SIZE = 20 # 单位为毫米

接下来，定义一个函数来生成标定板的三维坐标：

def generate_3D_points():
    points = np.zeros((ROWS * COLS, 3), np.float32)
    points[:,:2] = np.mgrid[0:ROWS, 0:COLS].T.reshape(-1, 2)
    return points * SIZE

然后，我们需要读取标定板的图像并检测角点：

# 读取标定板图像
img = cv2.imread('calibration_board.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (ROWS, COLS), None)

如果成功检测到角点，我们可以继续进行标定：

if ret == True:
    # 优化角点位置
    corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
    # 生成标定板的三维坐标
    obj_points = generate_3D_points()
    # 标定相机
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([obj_points], [corners], gray.shape[::-1], None, None)

最后，我们可以使用标定结果来校正图像：

# 校正图像
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 标定板规格
ROWS = 9
COLS = 9
# 标定板大小
SIZE = 20 # 单位为毫米

# 生成标定板的三维坐标
def generate_3D_points():
    points = np.zeros((ROWS * COLS, 3), np.float32)
    points[:,:2] = np.mgrid[0:ROWS, 0:COLS].T.reshape(-1, 2)
    return points * SIZE

# 读取标定板图像并检测角点
img = cv2.imread('calibration_board.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (ROWS, COLS), None)

if ret == True:
    # 优化角点位置
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
    # 生成标定板的三维坐标
    obj_points = generate_3D_points()
    # 标定相机
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([obj_points], [corners], gray.shape[::-1], None, None)
    # 校正图像
    dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
    cv2.imshow('dst', dst)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('角点检测失败')