cv2.calibratecamera

时间: 2023-05-01 11:01:12 浏览: 69
cv2.calibrateCamera() 是 OpenCV 中的一个函数,用于校准相机。它可以用来计算相机的内参和畸变系数。输入参数包括角点坐标、对应的三维坐标、图像尺寸等。返回值包括相机的内参矩阵、畸变系数和旋转矩阵/平移向量等。
相关问题

cv2.calibrateCamera

cv2.calibrateCamera是OpenCV中的一个函数,它用于相机标定。这个函数的作用是根据一系列的物体点和对应的图像点来计算相机的内参矩阵和畸变系数。在使用这个函数时,我们需要提供物体点的三维坐标和对应的图像点的二维坐标。通过这些点的对应关系,cv2.calibrateCamera可以计算出相机的内参矩阵(cameraMatrix)和畸变系数(distCoeffs),同时还可以得到每张图像对应的旋转矩阵(rvecs)和平移矩阵(tvecs)。 具体的使用方法是,首先将物体点和对应的图像点分别存储在两个数组中,然后调用cv2.calibrateCamera函数,并将这两个数组作为参数传入。此外,还需要提供图像的尺寸(imageSize)和一些可选的标志(flags)。函数会返回相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移矩阵。 举个例子,可以使用cv2.calibrateCamera来进行棋盘格标定。首先,我们需要定义棋盘格的大小(cols和rows),以及物体点间的间距(distance)。然后,通过循环生成物体点的三维坐标(worldPoints)。接下来,调用cv2.findChessboardCorners函数来检测棋盘格的角点,并将检测到的角点存储在图像点的数组中(corners)。如果成功检测到角点,则将物体点数组和图像点数组作为参数传入cv2.calibrateCamera函数中,同时还需要传入图像的尺寸。函数会返回相机的内参矩阵(cameraMatrix)和畸变系数(distCoeffs)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [OpenCV函数用法之calibrateCamera](https://blog.csdn.net/m0_49332456/article/details/121011500)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

cv2.calibrateCamera()怎么用

cv2.calibrateCamera()是OpenCV中的一个函数,用于相机标定。它需要两个输入参数,分别是物体点的坐标和图像点的坐标。以下是cv2.calibrateCamera()的使用步骤: 1.准备一组物体点和对应的图像点,可以通过模板或使用实际拍摄的图片找到这些点。 2.将这些点传递给cv2.calibrateCamera()。 3.cv2.calibrateCamera()会返回摄像机的内部参数矩阵(包括焦距、主点等)和外部参数矩阵(包括旋转和平移矩阵)。 4.使用cv2.undistort()函数对图像进行畸变矫正。 以下是cv2.calibrateCamera()的语法: ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) 其中: objpoints:物体点 imgpoints:图像点 gray.shape[::-1]:图像的分辨率 None:摄像机的初始内部参数矩阵,如果没有则取默认值 None:畸变系数的初始值,如果没有则取默认值 ret:重投影误差 mtx:相机的内部参数矩阵 dist:畸变系数 rvecs:旋转向量 tvecs:平移向量 以上是cv2.calibrateCamera()的基本用法,具体的应用还需要根据场景和需求进行调整。

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运行#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import cv2 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长(单位:毫米) 准备用于标定的图像路径(替换实际的图像路径) image_paths = [ 'pictures1.jpg', 'pictures2.jpg', 'pictures3.jpg', ] 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 后显示gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor 会报错是因为图片通道数并非4,更改代码使它先将图片通道数变为4然后运行上述代码要求的功能

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