python+opencv 标定后像素坐标转机械坐标

在机械视觉中，标定是非常重要的一个步骤。在标定过程中，我们需要通过摄像机的内参和外参求出像素坐标与机械坐标之间的映射关系。对于Python和OpenCV的标定后像素坐标转机械坐标，我们可以按照以下步骤进行实现：

1、使用OpenCV的calibrateCamera函数对摄像机进行内参和外参标定，求出相机矩阵、畸变系数、旋转向量及平移向量等参数。

2、通过solvePnP函数求出某一点在相机坐标系下的坐标。

3、通过相机矩阵和solvePnP函数求出像素坐标。

4、通过相机矩阵、畸变系数和像素坐标计算出归一化坐标。

5、利用内参矩阵和归一化坐标求出机械坐标。

具体的实现可以参考OpenCV官方文档以及各种机械视觉的相关论文和书籍。需要强调的是，标定和坐标转换是机械视觉中的基础，实际应用中要仔细考虑各种实际问题，如光照、噪声、姿态变化等因素对标定和坐标转换的影响。

相关问题

Python+opencv标定

以下是使用Python和OpenCV进行相机标定的步骤和代码实现：

1.准备棋盘格图像，并确定棋盘格的大小。

2.使用cv2.findChessboardCorners()函数在棋盘格图像中检测角点。

3.使用cv2.calibrateCamera()函数计算相机的内部参数矩阵和畸变系数。

4.使用cv2.undistort()函数对图像进行去畸变处理。

import numpy as np
import cv2
import glob

# 准备棋盘格图像
chessboard_size = (9, 6)
images = glob.glob('chessboard/*.jpg')

# 棋盘格角点的三维坐标
objp = np.zeros((chessboard_size[0] * chessboard_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储棋盘格角点的二维坐标和三维坐标
objpoints = []
imgpoints = []

for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)

    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

        # 绘制棋盘格角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

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

# 去畸变处理
img = cv2.imread('chessboard/test_image.jpg')
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

# 显示去畸变处理前后的图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python+opencv单目摄像机测距

### 回答1：

使用OpenCV的单目摄像机来测量距离可以用单目摄像机标定（calibration）技术来实现。它可以使用棋盘角点检测算法（chessboard corner detection algorithm）来测量两个相机之间的距离。

### 回答2：
Python OpenCV单目摄像机测距是通过计算机视觉技术来实现的一种测量目标物体距离的方法。在这种方法中，我们使用单目摄像机来捕捉目标物体的图像，并利用图像中的一系列特征信息来计算目标物体与摄像机之间的距离。

具体实现时，首先需要进行相机标定，获取摄像机的内部参数和畸变系数，以便后续校正图像。接下来，通过捕捉目标物体的图像，在图像中识别并提取目标物体的特征点，比如角点、边缘等。

然后，利用摄像机的内部参数和外部参数（比如摄像机与目标物体的相对位置关系）来建立摄像机成像模型，通过投影变换将目标物体在世界坐标系中的位置映射到图像坐标系中。

根据图像中特征点的位置关系以及摄像机的成像模型，可以通过三角测量的方法计算出目标物体与摄像机之间的距离。常用的三角测量方法包括视差法、尺度因子法等。

最后，根据摄像机的标定参数和特征点的位置信息，可以通过简单的数学计算来估计目标物体与摄像机之间的距离。

总而言之，Python OpenCV单目摄像机测距是一种基于计算机视觉技术的距离测量方法，通过利用摄像机的成像模型和特征点的位置关系，可以实现对目标物体与摄像机之间距离的估计。通过相机标定和图像处理算法，可以获得较为准确的测距结果。