双目相机的相机标定python
时间: 2023-11-15 22:03:12 浏览: 64
双目相机的标定可以使用Python中的OpenCV库来实现。具体步骤如下:
1.采集双目图像,保证左右相机的视野重叠。
2.对采集到的图像进行角点检测,可以使用OpenCV中的findChessboardCorners函数。
3.对检测到的角点进行亚像素级别的精确化处理,可以使用cornerSubPix函数。
4.利用检测到的角点进行双目相机的标定,可以使用OpenCV中的stereoCalibrate函数。
5.对标定结果进行评估,可以使用reprojectionError函数。
下面是一个简单的Python代码示例:
```
import cv2
# 读取左右相机的图像
left_img = cv2.imread('left.jpg')
right_img = cv2.imread('right.jpg')
# 设置棋盘格的大小
board_size = (9, 6)
# 检测角点
left_ret, left_corners = cv2.findChessboardCorners(left_img, board_size, None)
right_ret, right_corners = cv2.findChessboardCorners(right_img, board_size, None)
# 精确化角点位置
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
cv2.cornerSubPix(left_img, left_corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
cv2.cornerSubPix(right_img, right_corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
# 进行双目相机标定
criteria_stereo = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
flags = cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC
ret, mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate([left_corners], [right_corners], board_size, None, None, None, None, criteria_stereo, flags)
# 评估标定结果
mean_error = cv2.reprojectionError([left_corners], [right_corners], R, T, mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right, F)
print("双目相机标定完成,平均重投影误差为:", mean_error)
```