opencv 鱼眼相机标定

鱼眼相机标定是在使用鱼眼镜头时，对相机进行校准以消除鱼眼畸变的过程。OpenCV提供了用于鱼眼相机标定的函数，可以帮助我们获取相机的内参数矩阵和畸变系数。

以下是一个简单的鱼眼相机标定的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 设置标定板的尺寸
pattern_size = (9, 6)  # 内部角点数目

# 准备用于标定的标定板的3D坐标
objp = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储世界坐标系中的3D点和图像平面中的2D点对
obj_points = []  # 存储3D点
img_points = []  # 存储2D点

# 加载所有标定板图像
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')

for image in images:
    img = cv2.imread(image)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 在图像中查找标定板角点
    found, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size)

    if found:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

        # 绘制检测到的角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, found)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.fisheye.calibrate(
    obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

print("内参数矩阵:")
print(mtx)
print("畸变系数:")
print(dist)

这是一个简单的例子，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望能对你有所帮助！