ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp],[corners1],[gray1.shape[::-1]],None,None)含义
时间: 2024-06-02 14:13:49 浏览: 16
该代码行使用cv2.calibrateCamera函数进行相机标定。其中:
- objp:是3D空间中的对象点,是一个numpy数组,每个对象点都是一个[x, y, z]的坐标。
- corners1:是图像中的角点,是一个numpy数组,每个角点都是一个[x, y]的坐标。
- gray1.shape[::-1]:是图像的大小(宽度和高度),用一个元组表示,这里使用[::-1]可以将其倒转,使其符合cv2.calibrateCamera函数的要求。
- None:表示没有使用任何标定参数。
- None:表示没有使用任何标定标志。
函数的返回值为ret、mtx、dist、rvecs、tvecs。
- ret:表示标定的误差(重投影误差)。
- mtx:表示相机的内部参数矩阵。
- dist:表示相机的畸变系数。
- rvecs:表示每个图像的旋转向量。
- tvecs:表示每个图像的平移向量。
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ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
这段代码是相机标定的核心代码,它将使用您找到的棋盘格角点来计算相机的内部参数和畸变系数。这里的参数含义如下:
- objpoints:一个列表,其中每个元素都是棋盘格角点在世界坐标系中的坐标,即上文中的objp。
- imgpoints:一个列表,其中每个元素都是相应棋盘格在图像平面上检测到的角点坐标,即上文中的corners。
- gray.shape[::-1]:输入图像的分辨率,以元组形式提供,但是需要颠倒元素的顺序,以匹配cv2.calibrateCamera()函数的要求。
- None和None:这些参数用于控制标定的准确性和精度,但目前默认为None即可。
这段代码可能会出现各种错误,例如找不到足够的角点,或者角点检测不准确。如果您遇到任何错误,请提供更多上下文信息,以便我更好地理解您的问题。
import cv2 import numpy as np chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:\Users\lenovo\Desktop\棋盘格\标定图片\OpenCV_Chessboard.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)这段代码怎么改可以打印出相机的内部参数和畸变系数以及外部参数
以下是修改后的代码,可以打印出相机的内部参数和畸变系数以及外部参数:
```
import cv2
import numpy as np
chessboard_size = (7,10) # 棋盘格行列数
objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)
img = cv2.imread('C:\Users\lenovo\Desktop\棋盘格\标定图片\OpenCV_Chessboard.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)
if ret == True:
cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None)
# 打印相机内部参数和畸变系数
print("相机内部参数:")
print(mtx)
print("畸变系数:")
print(dist)
# 打印外部参数
print("旋转向量:")
print(rvecs)
print("平移向量:")
print(tvecs)
```
需要注意的是,外部参数的打印结果是旋转向量和平移向量,不是直接的旋转矩阵和平移矩阵。如果需要得到旋转矩阵和平移矩阵,可以使用 `cv2.Rodrigues()` 函数将旋转向量转换为旋转矩阵。