张正友相机标定opencv实现

张正友相机标定是一种针对相机镜头畸变问题的标定方法，它可以通过采集多个不同角度和位置的图片，通过提取图片中的特征点，建立相机与图像之间的映射关系，进而完成相机的畸变校正。OpenCV是一款开源的计算机视觉库，其中包含了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括张正友相机标定算法。

实现张正友相机标定，首先需要准备图像数据集合，数据集合应覆盖整个视场范围，每张图片需要经过不同的角度和方向拍摄。然后，需要使用OpenCV提供的特征提取函数，如SIFT、SURF等，提取每张图片中的特征点和特征描述子，进而匹配各个视角下的特征点，利用匹配结果来估计相机参数矩阵。

在得到相机参数矩阵后，还需要对图像进行畸变校正。我们可以使用OpenCV提供的undistort函数对每张图片进行校正，得到校正后的图片。根据校正后的图片和相机参数矩阵，可以得到相机的畸变系数，进而实现相机校正。最终，我们可以使用校正后的图片来提高图像处理的精度和效果。

总之，张正友相机标定是一种常用的相机标定方法，通过OpenCV实现可以快速完成图像畸变校正，提高计算机视觉应用的精度和效率。

相关问题

张正友相机标定Opencv实现

张正友相机标定是一种常用的相机标定方法，可以用于求解相机内参和畸变参数。下面是使用OpenCV实现的步骤：

1. 准备标定板：使用一个标定板，比如黑白棋盘格，打印到A4纸或者其他材料上。

2. 拍摄标定板：在不同姿态下拍摄标定板的图片，要求每张图片中标定板占据整个画面，且拍摄方向不变。

3. 提取角点：使用OpenCV函数`findChessboardCorners()`提取每张图片中标定板的角点坐标。

4. 进行标定：使用OpenCV函数`calibrateCamera()`进行相机标定，得到相机内参矩阵和畸变参数。

5. 验证标定结果：使用OpenCV函数`undistort()`对标定板图片进行畸变矫正，验证标定结果是否正确。

下面是使用Python实现的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 准备标定板
objp = np.zeros((6*8,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:8,0:6].T.reshape(-1,2)

# 存储标定板角点坐标
objpoints = [] 
imgpoints = [] 

# 读取标定板图片
images = glob.glob('calib/*.jpg')

# 提取角点
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8,6),None)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

# 进行标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)

# 验证标定结果
img = cv2.imread('calib/test.jpg')
h,  w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用OpenCV实现张正友相机标定的基本步骤。

张正友相机标定opencv实现(完整程序+棋盘图)实例源码

张正友相机标定是一种用于计算机视觉领域中的相机标定方法，利用棋盘图像来确定相机内外参数。OpenCV是一个常用的开源计算机视觉库，支持多种相机标定方法。下面是一个实现张正友相机标定OpenCV的完整程序棋盘图实例的源码。

import numpy as np
import cv2
import glob

square_size = 1.0  # 棋盘格尺寸，单位毫米
pattern_size = (8, 6)  # 棋盘格的行列数
images = glob.glob("images/*.jpg") #图像路径
 
# 准备标定板的“物理坐标”
objp = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), np.float32)
objp[:,:2] = np.indices(pattern_size).T.reshape(-1, 2) # x, y 坐标
objp *= square_size

# 存储 3D 坐标和对应的 2D 坐标
objpoints = []  
imgpoints = []  

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

    # 获得棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size)

    if ret:
        objpoints.append(objp)
        # 改善角点的坐标，提高精度
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1),
                                    (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))

        imgpoints.append(corners2)

        # 在图像上标定角点并显示结果
        img = cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners2, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 获取相机的内外参数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

print("相机内参数:")
print(mtx)
print("相机畸变参数:")
print(dist)

首先，我们定义了一个棋盘格的大小和行列数，在“物理坐标”中确定棋盘格的每个角点的位置。然后，从图像文件夹中加载图像，使用OpenCV的findChessboardCorners函数获得棋盘格角点。接下来，通过cornerSubPix函数对角点坐标进行改善，提高精度。最终，我们使用calibrateCamera函数对图像进行相机标定，得到相机的内外参数。

这个程序使用了OpenCV的主要标定函数和几个辅助函数，包括findChessboardCorners,cornerSubPix和calibrateCamera。在执行程序之前，需要准备一组棋盘格图像，并将它们放在一个图像文件夹中。运行程序后，相机的内参数和畸变参数将被输出到控制台上。

使用OpenCV实现张正友相机标定可以高精度的获取到相机的内外参数，可以在计算机视觉、机器人、增强现实等领域得到广泛应用。