python 工具标定

在机器视觉中，标定是将摄像机图像坐标转换为物理世界坐标的过程。Python有一些工具可以用来进行摄像机标定，其中比较常用的是OpenCV库。

下面是一个简单的标定代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 构建棋盘格模板
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)

# 存储棋盘格角点坐标
objpoints = []
imgpoints = []

# 加载图片
img = cv2.imread('chessboard.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6),None)

# 如果检测到了角点，则存储角点坐标
if ret == True:
    objpoints.append(objp)
    imgpoints.append(corners)
    
    # 绘制角点
    img = cv2.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners, ret)

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

# 打印相机矩阵和畸变系数
print("相机矩阵：")
print(mtx)
print("\n畸变系数：")
print(dist)

这个例子中，我们使用了一个6x7的棋盘格模板来进行标定，通过`findChessboardCorners`函数检测出了棋盘格角点，然后使用`calibrateCamera`函数将角点映射到物理世界坐标系中，得到相机矩阵和畸变系数。