opencv相机标定图片

OpenCV相机标定需要一组棋盘格图片，可以通过以下步骤生成：

1. 准备一张棋盘格图片，其中棋盘格的方格数和大小需要根据实际相机使用情况进行调整。
2. 在相机距离棋盘格约30-50cm处，将棋盘格固定在平面墙壁上。
3. 使用相机拍摄多张棋盘格图片，需要保证图片覆盖棋盘格的不同部分，拍摄时相机的角度和位置也需要变化。
4. 将拍摄得到的图片保存到电脑中，进行后续的相机标定操作。

注意：在拍摄时需要保证相机的参数（如焦距、光圈、曝光等）保持一致，同时需要注意避免棋盘格图片出现反光或者阴影等情况。

相关问题

opencv相机标定图片集

对于OpenCV相机标定，需要使用至少10张图片，每张图片都要求包含不同位置的棋盘格。棋盘格的大小可以根据实际情况进行调整，但是应该保证棋盘格的格子数目要足够大，以便进行角点检测。

以下是一些示例图片：











opencv相机标定图片示例

无法提供图片，但是可以提供代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入标定图片
img = cv2.imread('calibration_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置棋盘格内角点的数量
rows = 9
cols = 6

# 检测角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (rows, cols), None)

# 如果成功检测到角点，则进行标定
if ret == True:
    # 优化角点精度
    corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)

    # 生成标定板上的角点
    objp = np.zeros((rows*cols, 3), np.float32)
    objp[:,:2] = np.mgrid[0:rows, 0:cols].T.reshape(-1,2)

    # 存储角点坐标和标定板上的角点坐标
    objpoints.append(objp)
    imgpoints.append(corners)

    # 在图像上绘制角点
    cv2.drawChessboardCorners(img, (rows, cols), corners, ret)

    # 显示绘制后的图像
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey(500)

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

# 显示标定结果
print("Camera matrix:")
print(mtx)
print("Distortion coefficients:")
print(dist)

其中，`calibration_image.jpg`是需要标定的图片，`rows`和`cols`分别表示标定板上内角点的行数和列数，`objpoints`和`imgpoints`分别存储标定板上的角点坐标和图像上的角点坐标。最后，使用`cv2.calibrateCamera()`函数进行相机标定，得到相机内参矩阵和畸变系数。