相机单目多组棋盘格图像内参标定，python代码

以下是使用Python进行相机单目多组棋盘格图像内参标定的示例代码：

import numpy as np
import cv2
import glob

# 设置棋盘格尺寸
pattern_size = (9, 6)  # 棋盘格每行、每列的角点数

# 准备存储角点的数组
object_points = []  # 世界坐标系中的角点位置
image_points = []   # 图像坐标系中的角点位置

# 获取所有棋盘格图像文件路径
image_files = glob.glob('chessboard*.jpg')

# 遍历所有图像文件
for file in image_files:
    # 读取图像并转换为灰度图像
    image = cv2.imread(file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找棋盘格角点
    found, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

    if found:
        # 提取亚像素角点
        criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
        corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)

        # 绘制角点
        cv2.drawChessboardCorners(image, pattern_size, corners, found)

        # 添加角点到数组中
        object_points.append(np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32))
        object_points[-1][:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
        image_points.append(corners.reshape(-1, 2))

        # 显示图像
        cv2.imshow('Chessboard Image', image)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 执行相机标定
_, camera_matrix, dist_coeffs, _, _ = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印标定结果
print("相机矩阵:")
print(camera_matrix)
print("\n畸变系数:")
print(dist_coeffs)

请确保已经安装了OpenCV库，并将棋盘格图像文件命名为'chessboard1.jpg'，'chessboard2.jpg'，...并放置在与代码文件相同的目录中。运行代码后，将显示每个棋盘格图像并绘制检测到的角点，最后打印相机矩阵和畸变系数。

请注意，此代码假设所有图像都是使用相同的棋盘格进行拍摄的，并且棋盘格的尺寸在所有图像中保持一致。如果您的情况不同，可能需要调整代码以适应不同的情况。