python 标定相机

要进行相机标定，可以使用OpenCV库中的`cv2.calibrateCamera()`函数。相机标定是指确定相机的内参数（焦距、主点）和外参数（旋转矩阵、平移向量）的过程。

以下是一个简单的相机标定的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 需要标定的棋盘格尺寸
pattern_size = (9, 6)
square_size = 0.025  # 棋盘格方块尺寸（米）

# 准备棋盘格角点的世界坐标
object_points = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32)
object_points[:, :2] = np.indices(pattern_size).T.reshape(-1, 2) * square_size

# 存储图像角点的世界坐标和图像坐标
world_points = []
image_points = []

# 打开摄像头并读取图像
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 检测棋盘格角点
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

    # 如果检测到角点，则添加到列表中
    if ret:
        world_points.append(object_points)
        image_points.append(corners)

        # 在图像上绘制角点
        cv2.drawChessboardCorners(frame, pattern_size, corners, ret)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Calibration', frame)

    # 按下 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 相机标定
ret, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(world_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机内参数和外参数
print("Camera Matrix:\n", camera_matrix)
print("Distortion Coefficients:\n", dist_coeffs)
print("Rotation Vectors:\n", rvecs)
print("Translation Vectors:\n", tvecs)

在这个示例中，我们使用了一个9x6大小的棋盘格作为标定板，每个格子的尺寸为0.025米。程序会打开摄像头，读取图像，并检测棋盘格角点。检测到的角点会存储在`world_points`和`image_points`列表中。最后使用`cv2.calibrateCamera()`函数进行相机标定，得到相机的内参数（`camera_matrix`）和畸变参数（`dist_coeffs`），以及每张图片对应的旋转矩阵（`rvecs`）和平移向量（`tvecs`）。

注意，相机标定需要至少10-20幅棋盘格图像来获得较好的结果。此外，在实际应用中，可能需要对图片进行去畸变处理。