棋盘格标定格点重投影python
时间: 2023-05-16 21:02:45 浏览: 61
棋盘格标定是用来确定相机的内参矩阵和畸变参数的一种方法,而标定格点就是为了能够更准确的进行重投影。重投影是将世界坐标系中的点投影到图像坐标系中的过程,由于相机的畸变以及标定误差等因素的存在,重投影后的点往往跟真实的图像位置存在误差,使用标定格点可以在重投影后对误差进行校正。
Python是一种广泛使用的编程语言,也可以用来进行相机标定以及重投影。通过OpenCV库提供的函数可以方便地实现标定和重投影的过程。
具体步骤如下:
1.获取棋盘格图像,并使用findChessboardCorners函数查找角点,将角点坐标存在一个数组中。
2.使用calibrateCamera函数求解相机的内参矩阵和畸变参数。
3.使用projectPoints函数将标定格点在世界坐标系中的坐标投影到图像坐标系中。
4.计算重投影误差,即测量重投影后的点跟标定格点真实位置之间的距离。
5.根据重投影误差以及标定误差对相机参数进行调整,提高重投影的精度。
以上就是使用Python进行棋盘格标定格点重投影的基本步骤。在实际应用中,还需要注意标定板的尺寸以及摄像机的位置,这些因素都会影响标定的精度。
相关问题
棋盘格角点检测python
要实现棋盘格角点检测的C代码,你可以参考以下步骤:
1. 首先,你需要将MATLAB自带的棋盘格角点检测函数转换成C代码。MATLAB原函数是`[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints('I.png');`。你可以根据需要的功能,使用OpenCV或其他图像处理库来实现这个函数。
2. 接下来,你需要将图像转换为灰度图像。在C代码中,你可以使用OpenCV的函数`cvtColor()`来实现灰度转换。
3. 然后,你可以计算图像中角点的梯度角度和梯度强度,并将其归一化到[0, pi]和[0, 1]的范围内。你可以使用C代码来实现这个功能。
4. 接下来,你可以进行滤波操作,即使用卷积来寻找角点。你可以参考博客中提到的8个角点模型,并在C代码中实现这个滤波过程。
5. 进行非极大值抑制,以保留最强的角点。你可以使用C代码来实现非极大值抑制算法。
6. 最后,你可以对角点进行亚像素级别的精细调整,以提高检测的准确性。你可以参考C代码中的`refineCorners`函数来实现这个步骤。
综上所述,以上是实现棋盘格角点检测的C代码的一般步骤。你可以根据自己的需求和具体情况进行调整和优化。希望对你有帮助!
python获取棋盘格的外角点坐标
你可以使用OpenCV库中的函数来获取棋盘格的外角点坐标。具体步骤如下:
1. 使用cv2.findChessboardCorners()函数检测棋盘格内角点的位置。
2. 使用cv2.cornerSubPix()函数对内角点进行亚像素级别的精细定位。
3. 使用cv2.drawChessboardCorners()函数在棋盘格上绘制内角点。
4. 使用cv2.findHomography()函数计算棋盘格内角点到外角点的变换矩阵。
5. 使用cv2.perspectiveTransform()函数将内角点坐标转换为外角点坐标。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('chessboard.jpg')
# 定义棋盘格的大小
board_size = (9, 6)
# 检测棋盘格内角点的位置
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, board_size, None)
# 对内角点进行亚像素级别的精细定位
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY), corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
# 在棋盘格上绘制内角点
cv2.drawChessboardCorners(img, board_size, corners, ret)
# 计算棋盘格内角点到外角点的变换矩阵
pts1 = np.array([corners[0], corners[board_size[0]-1], corners[-board_size[0]], corners[-1]], np.float32)
pts2 = np.array([(0, 0), (board_size[0]-1, 0), (0, board_size[1]-1), (board_size[0]-1, board_size[1]-1)], np.float32)
M, _ = cv2.findHomography(pts1, pts2)
# 将内角点坐标转换为外角点坐标
corners_homog = np.concatenate([corners, np.ones((corners.shape[0], 1))], axis=1)
corners_trans = np.dot(M, corners_homog.T).T
corners_trans = corners_trans[:, :2] / corners_trans[:, 2, np.newaxis]
# 输出外角点坐标
print(corners_trans)
```
其中,'chessboard.jpg'是棋盘格图片的路径,board_size是棋盘格内角点的行列数,pts1和pts2分别是内角点和外角点的坐标。最后输出的corners_trans就是棋盘格外角点的坐标。