张正友标定法python源码

张正友标定法是一种用于相机标定的经典方法，可以用于消除相机的畸变，并计算出相机的内参数和外参数矩阵。下面是使用Python实现张正友标定法的源码。

import cv2
import numpy as np

def zhang_calibration(images, chessboard_size):
    objpoints = []  # 存储物体坐标的数组
    imgpoints = []  # 存储图像坐标的数组

    # 生成物体坐标的数组
    objp = np.zeros((chessboard_size[0] * chessboard_size[1], 3), np.float32)
    objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)

    for image in images:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)

        if ret:
            objpoints.append(objp)
            imgpoints.append(corners)

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

    return ret, mtx, dist, rvecs, tvecs

# 读取标定图像
images = []
images.append(cv2.imread('image1.jpg'))
images.append(cv2.imread('image2.jpg'))
images.append(cv2.imread('image3.jpg'))

# 设定棋盘格的大小
chessboard_size = (9, 6)

# 执行标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = zhang_calibration(images, chessboard_size)

print("标定结果：")
print("相机内参数矩阵：")
print(mtx)
print("相机的畸变系数：")
print(dist)
print("旋转向量：")
print(rvecs)
print("平移向量：")
print(tvecs)

这段代码首先定义了一个函数`zhang_calibration`来实现张正友标定法。通过传入一组棋盘格图像和棋盘格尺寸，该函数会返回相机的内参数矩阵、畸变系数以及每幅图像对应的旋转向量和平移向量。

然后，定义了一个用于测试的图像序列`images`和棋盘格的大小`chessboard_size`。接着调用`zhang_calibration`函数进行标定，并将结果打印输出。

这段源码可以帮助你实现张正友标定法并获取相机的内外参数矩阵，从而进行图像畸变矫正和三维重构等操作。