python实现双目相机的棋盘格标定代码

时间: 2023-07-23 15:08:19 浏览: 94
下面是一个简单的双目相机棋盘格标定的 Python 代码示例: ```python import numpy as np import cv2 import glob # 棋盘格尺寸 CHESSBOARD_SIZE = (9, 6) # 棋盘格三维坐标 objpoints = [] for i in range(CHESSBOARD_SIZE[1]): for j in range(CHESSBOARD_SIZE[0]): objpoints.append([j, i, 0]) objpoints = np.array(objpoints, dtype=np.float32) # 存储棋盘格角点坐标的数组 imgpoints_l = [] imgpoints_r = [] # 获取所有棋盘格图片的文件名 images_l = glob.glob('left/*.jpg') images_r = glob.glob('right/*.jpg') for fname_l, fname_r in zip(images_l, images_r): # 读取左右相机的图片 img_l = cv2.imread(fname_l) img_r = cv2.imread(fname_r) # 转换为灰度图像 gray_l = cv2.cvtColor(img_l, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_r = cv2.cvtColor(img_r, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找棋盘格角点 ret_l, corners_l = cv2.findChessboardCorners(gray_l, CHESSBOARD_SIZE, None) ret_r, corners_r = cv2.findChessboardCorners(gray_r, CHESSBOARD_SIZE, None) # 如果找到了棋盘格角点 if ret_l and ret_r: # 绘制棋盘格角点 cv2.drawChessboardCorners(img_l, CHESSBOARD_SIZE, corners_l, ret_l) cv2.drawChessboardCorners(img_r, CHESSBOARD_SIZE, corners_r, ret_r) # 添加角点坐标到数组中 imgpoints_l.append(corners_l) imgpoints_r.append(corners_r) # 标定相机 ret_l, mtx_l, dist_l, rvecs_l, tvecs_l = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_l, gray_l.shape[::-1], None, None) ret_r, mtx_r, dist_r, rvecs_r, tvecs_r = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_r, gray_r.shape[::-1], None, None) # 双目标定 flags = 0 flags |= cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 1e-5) ret, M1, d1, M2, d2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpoints_l, imgpoints_r, mtx_l, dist_l, mtx_r, dist_r, gray_l.shape[::-1], criteria=criteria, flags=flags) # 计算校正参数 R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(M1, d1, M2, d2, gray_l.shape[::-1], R, T, alpha=0) # 计算映射矩阵 map_l_x, map_l_y = cv2.initUndistortRectifyMap(M1, d1, R1, P1, gray_l.shape[::-1], cv2.CV_32FC1) map_r_x, map_r_y = cv2.initUndistortRectifyMap(M2, d2, R2, P2, gray_l.shape[::-1], cv2.CV_32FC1) # 保存校正参数 np.savez('calibration.npz', M1=M1, d1=d1, M2=M2, d2=d2, R=R, T=T, E=E, F=F, R1=R1, R2=R2, P1=P1, P2=P2, Q=Q) # 显示校正结果 while True: # 读取左右相机的图片 img_l = cv2.imread(images_l[0]) img_r = cv2.imread(images_r[0]) # 校正左右相机的图像 img_l_rectified = cv2.remap(img_l, map_l_x, map_l_y, cv2.INTER_LINEAR) img_r_rectified = cv2.remap(img_r, map_r_x, map_r_y, cv2.INTER_LINEAR) # 绘制校正结果 img_rectified = np.hstack((img_l_rectified, img_r_rectified)) cv2.imshow('rectified', img_rectified) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() ``` 这个代码使用 OpenCV 库实现了棋盘格标定和双目相机标定,同时也演示了如何使用标定参数进行图像校正。请注意,为了获得更好的标定效果,应该使用多组不同角度和位置的棋盘格图片来进行标定。

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