opencv相机标定代码

好的，以下是Python中使用OpenCV进行相机标定的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 设置棋盘格的宽度和高度
width = 9
height = 6

# 准备棋盘格的3D坐标
objp = np.zeros((height*width, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:width, 0:height].T.reshape(-1, 2)

# 存储棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对
objpoints = []
imgpoints = []

# 读取图片
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 寻找棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (width, height), None)

# 如果找到了棋盘格角点，添加到objpoints和imgpoints中
if ret == True:
    objpoints.append(objp)
    imgpoints.append(corners)

    # 绘制棋盘格角点并显示图片
    img = cv2.drawChessboardCorners(img, (width, height), corners, ret)
    cv2.imshow('chessboard corners', img)
    cv2.waitKey(500)

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

# 打印标定结果
print("相机矩阵：\n", mtx)
print("畸变系数：\n", dist)

# 保存标定结果到文件
np.savez('camera_calibration.npz', mtx=mtx, dist=dist, rvecs=rvecs, tvecs=tvecs)

在这个示例中，我们首先定义了棋盘格的宽度和高度，然后准备了棋盘格的3D坐标，用于后面的相机标定。接着，我们读取了一张图片，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用OpenCV的`findChessboardCorners()`函数寻找棋盘格角点，并将其存储在`objpoints`和`imgpoints`中。如果成功找到了棋盘格角点，则会绘制角点并显示图片。

接下来，我们使用`calibrateCamera()`函数进行相机标定，并将标定结果打印出来。最后，我们将标定结果保存到文件中。

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据实际情况进行修改。例如，您需要更改棋盘格的大小、棋盘格的形状、图片的文件名等等。此外，您还需要确保您的棋盘格在不同的角度和距离下都能被检测到，以获得更准确的标定结果。