在Python中如何定义标定板

在进行相机或无人机标定时，需要使用标定板来检测相机或无人机内部的内部参数，通常使用的标定板为棋盘格标定板。下面介绍如何在Python中定义棋盘格标定板。

1. 导入OpenCV库

import cv2

2. 定义标定板的参数

num_corners_x = 9  # 横向内角点个数
num_corners_y = 6  # 纵向内角点个数
square_size = 26  # 标定板格子大小，单位mm

标定板的参数应该与实际使用的标定板一致，包括内角点个数和格子大小等信息。

3. 生成棋盘格标定板

objp = np.zeros((num_corners_x*num_corners_y, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:num_corners_x, 0:num_corners_y].T.reshape(-1, 2)
objp *= square_size
objpoints = []
for i in range(num_imgs):
    objpoints.append(objp)

其中，objp是一个三维矩阵，存储了标定板上每个内角点的三维坐标信息，objpoints是一个列表，包含了所有标定图像中标定板的三维坐标信息。

4. 在标定板上绘制内角点

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (num_corners_x, num_corners_y), None)
if ret:
    cv2.drawChessboardCorners(img, (num_corners_x, num_corners_y), corners, ret)

其中，gray是标定图像的灰度图，corners是检测到的内角点的坐标信息，通过cv2.drawChessboardCorners()函数可以在标定图像上绘制内角点。

5. 显示标定板图像

cv2.imshow("calibration", img)
cv2.waitKey(0)

最后，通过cv2.imshow()函数将标定板图像显示在屏幕上。