鱼眼镜头的标定python

鱼眼镜头的标定是为了消除鱼眼镜头的畸变效应，使图像更加真实且准确。在Python中，可以使用OpenCV库进行鱼眼镜头的标定。

下面是一个简单的鱼眼镜头标定的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def calibrate_fisheye(images, pattern_size):
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    obj_points = []
    img_points = []

    objp = np.zeros((1, pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
    objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

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

        if ret:
            obj_points.append(objp)
            corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
            img_points.append(corners2)

    K = np.zeros((3, 3))
    D = np.zeros((4, 1))
    flags = cv2.fisheye.CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC + cv2.fisheye.CALIB_CHECK_COND + cv2.fisheye.CALIB_FIX_SKEW
    rms, _, _, _, _ = cv2.fisheye.calibrate(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], K, D, flags=flags)

    return K, D, rms

# 读取鱼眼图像
images = []
image_paths = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']  # 替换为你自己的图像路径
for path in image_paths:
    img = cv2.imread(path)
    images.append(img)

# 设置棋盘格大小
pattern_size = (9, 6)  # 替换为你自己棋盘格的行和列数

# 进行标定
K, D, rms = calibrate_fisheye(images, pattern_size)
print("K matrix:\n", K)
print("D coefficients:\n", D)
print("RMS error:", rms)

在这个示例代码中，首先定义了一个 `calibrate_fisheye` 函数，用于进行鱼眼镜头的标定。然后，通过调用 `findChessboardCorners` 找到棋盘格的角点，并使用 `cornerSubPix` 进一步优化角点位置。接下来，通过调用 `fisheye.calibrate` 函数进行鱼眼镜头的标定，得到内参矩阵 `K` 和畸变系数 `D`。最后，打印出内参矩阵 `K` 和畸变系数 `D`，以及标定的均方根误差。

请注意，这只是一个简单的鱼眼镜头标定示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数的调整和优化。同时，为了获得更好的标定结果，建议使用多张图像进行标定，并保证这些图像中包含有棋盘格。