python相机标定代码

以下是一个使用OpenCV库进行相机标定的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 棋盘格尺寸
board_size = (9, 6)

# 准备对象点，例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ... (8,5,0)
object_points = np.zeros((np.prod(board_size), 3), dtype=np.float32)
object_points[:, :2] = np.indices(board_size).T.reshape(-1, 2)

# 存储对象点和图像点的数组
object_points_list = []  # 3D对象点
image_points_list = []  # 2D图像点

# 读取图像文件并查找棋盘格角点
images = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']  # 替换为你的图像文件
for image_file in images:
    image = cv2.imread(image_file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

    # 如果找到角点，添加对象点和图像点
    if ret:
        object_points_list.append(object_points)
        image_points_list.append(corners)

        # 可视化角点
        cv2.drawChessboardCorners(image, board_size, corners, ret)
        cv2.imshow('Chessboard Corners', image)
        cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

# 相机标定
ret, camera_matrix, distortion_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points_list,
                                                                          image_points_list,
                                                                          gray.shape[::-1], None, None)

# 打印结果
print("相机矩阵：")
print(camera_matrix)
print("\n畸变系数：")
print(distortion_coeffs)

在这个代码示例中，首先定义了棋盘格的尺寸和对象点的数组。然后，读取图像文件并使用`cv2.findChessboardCorners()`函数查找棋盘格角点。如果找到角点，将对象点和图像点添加到对应的列表中。最后，使用`cv2.calibrateCamera()`函数进行相机标定，得到相机矩阵和畸变系数。

请注意，你需要将代码中的图像文件路径替换为你自己的图像文件。此外，确保你已经安装了OpenCV库。