在Python中如何设置棋盘格并进行相机标定

在Python中，可以使用OpenCV库来设置棋盘格并进行相机标定。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 设置棋盘格大小
grid_size = (6, 9)

# 设置棋盘格边长
square_size = 0.03

# 创建棋盘格点的坐标数组
obj_points = np.zeros((grid_size[0] * grid_size[1], 3), np.float32)
obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:grid_size[0], 0:grid_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size

# 创建空数组来存储拍摄到的棋盘格点的坐标
img_points = []

# 拍摄多张图片，并检测棋盘格点
for i in range(10):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(f"image_{i}.jpg")
    
    # 将图片转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测棋盘格点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, grid_size, None)
    
    # 如果检测到棋盘格点，则将其添加到数组中
    if ret:
        img_points.append(corners)
        
        # 在图片上绘制棋盘格点
        cv2.drawChessboardCorners(img, grid_size, corners, ret)
        
        # 显示图片
        cv2.imshow(f"Image {i}", img)
        
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

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

# 打印相机矩阵和畸变系数
print("Camera matrix:")
print(mtx)
print("Distortion coefficients:")
print(dist)

该代码将拍摄多张图片，并检测每张图片中的棋盘格点。然后，使用这些点来进行相机标定，得到相机矩阵和畸变系数。你可以根据需要修改代码来适应不同的棋盘格大小和边长。