单目相机标定python

单目相机标定是通过对相机内部参数（如焦距、主点坐标）和外部参数（如相机的位置和方向）进行估计，以及对图像畸变（例如径向畸变和切向畸变）进行校正来提高单目相机图像的准确性。下面是使用Python进行单目相机标定的基本步骤：

1. 准备一个适当的标定板，可以是棋盘格标定板或者其他特定模式的标定板。标定板的大小和图案要明显且清晰可见。

2. 采集多张包含标定板的图片，尽量保证角度、位置和距离的变化。一般来说，10至20张图片就足够。可以使用OpenCV库或其他图像处理库来读取和处理图片。

3. 对每张图片进行角点检测。角点是标定板上的交叉点，可以通过OpenCV的函数如`cv2.findChessboardCorners()`来自动检测。

4. 使用检测到的角点坐标进行内外参数估计。可以使用解析解法或优化算法进行估计。解析解法通过线性方程组的求解来估计相机的内外参数。优化算法则使用非线性优化方法，如Levenberg-Marquardt算法，来优化估计结果。

5. 根据估计的内部参数和外部参数，利用畸变公式的线性方程组求解近似的畸变系数。畸变系数用于校正图像中的畸变。

6. 最后，使用非线性优化法对内部参数、外部参数和畸变系数进行精确的计算和校正。这一步是为了提高标定结果的准确性。

以上是使用Python进行单目相机标定的基本步骤。具体的代码实现和更详细的说明可以参考相关的教程和文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [单目相机标定-python](https://blog.csdn.net/qq_19319481/article/details/129198152)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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