opencv 圆点标定板 标定代码

OpenCV中的圆点标定板（Chessboard）是一种用于图像处理和计算机视觉中的标准模板，通常用于相机校准和特征检测。当你拍摄包含一个预先定义的棋盘图案（如9x6或10x8的小正方形格子）的照片时，可以通过这些方格来计算相机的内参数（如焦距、主点等）和外参数（如旋转和平移）。

标定过程主要涉及以下步骤：

1. **创建棋盘模板**：使用OpenCV的`cv2.imread()`加载预定义的棋盘模板图片，这个图片通常是一个包含方格的黑白图像。

2. **查找角点**：在每一帧中找到棋盘的边界，然后提取出内部的棋盘方格。`cv2.findChessboardCorners()`函数可以完成这个任务，它会寻找图像中的棋盘角点并返回它们的位置。

3. **验证和绘制**：确认找到的角点是否符合预期的棋盘布局，如果匹配，保存这些点；不匹配则可能是因为光照、噪声或不完美的对齐。可以使用`cv2.drawChessboardCorners()`将标记后的棋盘显示出来，便于检查。

4. **多次拍摄**：为了提高精度，通常需要拍摄多张含有相同棋盘的图片，并重复步骤2和3。OpenCV提供了`calibrateCamera()`函数来处理这些数据，这个函数会估计相机的参数。

5. **参数估计**：`calibrateCamera()`函数会根据收集的角点位置数据，使用RANSAC（随机采样一致性）算法来估计相机参数，包括焦距、主点以及内旋转和平移矩阵。

6. **保存参数**：最后，将估计得到的相机参数保存到文件，以便后续使用。

如果你需要具体的Python代码示例，可以参考以下片段：

import cv2
import numpy as np

# 读取棋盘模板图片
img = cv2.imread('chessboard_pattern.png', 0)

# 定义棋盘大小
pattern_size = (9, 6)

# 寻找角点
corners, _ = cv2.findChessboardCorners(img, pattern_size)

# 如果找到了棋盘
if corners is not None:
    # 记录角点
    cv2.cornerSubPix(img, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
    # 保存角点
    cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, True)
    cv2.imshow("Chessboard Corners", img)
    cv2.waitKey(0)

# 如果需要校准，收集更多帧，调用calibrateCamera()函数
# ...