相机标定python代码,并保存相机内参矩阵和外参矩阵为.txt文件,将保存的内参矩阵和外参矩阵用以实现矫正

时间: 2023-11-29 11:04:24 浏览: 158
PY

相机内参标定python代码

以下是使用Python OpenCV库进行相机标定的代码示例,并将相机内参矩阵和外参矩阵保存为.txt文件,并使用保存的内参矩阵和外参矩阵实现相机矫正: ```python import numpy as np import cv2 import glob # 设置棋盘格的行列数 rows = 6 cols = 9 # 准备棋盘格角点的空列表 objpoints = [] imgpoints = [] # 获取棋盘格角点的世界坐标系坐标 objp = np.zeros((rows*cols,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:cols,0:rows].T.reshape(-1,2) # 获取所有棋盘格图片的路径 images = glob.glob('path/to/images/*.jpg') # 遍历所有图片 for fname in images: # 读取图片 img = cv2.imread(fname) # 将图片转为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 寻找棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols, rows), None) # 如果找到了棋盘格角点 if ret == True: # 将棋盘格角点添加到列表中 objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参矩阵 print("Camera matrix:") print(mtx) # 打印畸变系数 print("Distortion coefficients:") print(dist) # 保存相机内参矩阵和外参矩阵 np.savetxt('path/to/camera_matrix.txt', mtx) np.savetxt('path/to/distortion_coefficients.txt', dist) # 读取相机内参矩阵和外参矩阵 mtx = np.loadtxt('path/to/camera_matrix.txt') dist = np.loadtxt('path/to/distortion_coefficients.txt') # 读取需要矫正的图片 img = cv2.imread('path/to/image.jpg') # 进行相机矫正 h, w = img.shape[:2] newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h)) dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx) # 显示矫正前后的图片 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Undistorted Image', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,`path/to/images/*.jpg`需要替换为存储棋盘格图片的路径,`path/to/camera_matrix.txt`和`path/to/distortion_coefficients.txt`需要替换为保存相机内参矩阵和畸变系数的文件路径,`path/to/image.jpg`需要替换为需要矫正的图片的路径。
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