标定后图像矫正具体实现代码
时间: 2024-02-29 17:51:40 浏览: 14
以下是使用Python和OpenCV库实现图像标定和矫正的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取标定图像
img = cv2.imread('calibration_image.png')
# 设置棋盘格内角点数目
num_corners_x = 9
num_corners_y = 6
# 生成棋盘格内角点坐标
objp = np.zeros((num_corners_x*num_corners_y, 3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:num_corners_x,0:num_corners_y].T.reshape(-1,2)
# 寻找棋盘格内角点
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (num_corners_x, num_corners_y), None)
# 如果找到了棋盘格内角点,进行标定和矫正操作
if ret == True:
# 亚像素级别的角点精确化
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
# 计算相机矩阵和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners2], gray.shape[::-1], None, None)
# 矫正图像
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
# 显示矫正前后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Corrected Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取标定图像,然后设置棋盘格内角点的数量,并生成角点坐标。接下来,我们使用OpenCV的 `findChessboardCorners` 函数寻找棋盘格内的角点,并对其进行亚像素级别的精确化处理。然后,我们使用 `calibrateCamera` 函数计算相机矩阵和畸变系数。最后,我们使用 `undistort` 函数对原始图像进行矫正,并使用 `getOptimalNewCameraMatrix` 函数计算新的相机矩阵和ROI区域。最后,我们展示原始图像和矫正后的图像。
请注意,这只是一个例子,实际应用中需要根据具体情况进行调整。