cv2.fisheye.calibrate

cv2.fisheye.calibrate是OpenCV中的一个函数，用于对鱼眼相机进行标定。标定是指确定相机的内部参数和外部参数，以便在图像中进行准确的测量和分析。鱼眼相机是一种广角相机，可以捕捉到更广阔的视野，但由于其特殊的成像方式，需要特殊的标定方法。cv2.fisheye.calibrate函数可以根据输入的鱼眼图像和对应的物理坐标，计算出相机的内部参数和外部参数，从而实现对鱼眼相机的标定。

相关问题

prescan中鱼眼相机的畸变矫正映射表怎么生成

Prescan中可以使用`prescan_api_cameraparameters.prescan_fisheye_get_lensmapfile()`函数获取鱼眼相机的畸变矫正映射表文件路径，该函数返回的是一个`.exr`格式的二进制文件。如果你需要在其他程序中使用该映射表，可以使用OpenCV中的`cv2.imread()`函数读取该文件。

如果你需要自己生成鱼眼相机的畸变矫正映射表，可以使用OpenCV的`cv2.fisheye.calibrate()`函数和`cv2.fisheye.undistortImage()`函数。

以下是一个示例代码，用于生成鱼眼相机的畸变矫正映射表：

import numpy as np
import cv2

# 定义鱼眼相机的内参
K = np.array([[100, 0, 320], [0, 100, 240], [0, 0, 1]])

# 定义鱼眼相机的畸变系数
D = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])

# 生成棋盘格图像的世界坐标系下的坐标
objp = np.zeros((4 * 6, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:6, 0:4].T.reshape(-1, 2)

# 生成棋盘格图像的图像坐标系下的坐标
imgp = []
for i in range(10):
    img = cv2.imread('chessboard{}.jpg'.format(i))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6, 4), None)
    if ret:
        imgp.append(corners)

# 使用cv2.fisheye.calibrate()函数计算相机内参和畸变系数
ret, K_new, D_new, _, _ = cv2.fisheye.calibrate([objp], [imgp], (640, 480), K, D)

# 使用cv2.fisheye.undistortImage()函数生成畸变矫正的图像
img = cv2.imread('fisheye_image.jpg')
undistorted_img = cv2.fisheye.undistortImage(img, K_new, D_new, K_new)

# 使用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数生成畸变矫正的映射表
map_x, map_y = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(K_new, D_new, np.eye(3), K_new, (640, 480), cv2.CV_16SC2)
lens_map = np.array([map_x, map_y]).T
cv2.imwrite('lens_map.exr', lens_map)

该示例代码中，我们首先定义鱼眼相机的内参和畸变系数，然后使用cv2.fisheye.calibrate()函数计算相机内参和畸变系数，使用cv2.fisheye.undistortImage()函数生成畸变矫正的图像，并使用cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap()函数生成畸变矫正的映射表。最后，我们使用cv2.imwrite()函数将映射表保存为`.exr`文件。

鱼眼镜头的标定python

鱼眼镜头的标定是为了消除鱼眼镜头的畸变效应，使图像更加真实且准确。在Python中，可以使用OpenCV库进行鱼眼镜头的标定。

下面是一个简单的鱼眼镜头标定的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def calibrate_fisheye(images, pattern_size):
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    obj_points = []
    img_points = []

    objp = np.zeros((1, pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
    objp[0,:,:2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

    for img in images:
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)

        if ret:
            obj_points.append(objp)
            corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
            img_points.append(corners2)

    K = np.zeros((3, 3))
    D = np.zeros((4, 1))
    flags = cv2.fisheye.CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC + cv2.fisheye.CALIB_CHECK_COND + cv2.fisheye.CALIB_FIX_SKEW
    rms, _, _, _, _ = cv2.fisheye.calibrate(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], K, D, flags=flags)

    return K, D, rms

# 读取鱼眼图像
images = []
image_paths = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']  # 替换为你自己的图像路径
for path in image_paths:
    img = cv2.imread(path)
    images.append(img)

# 设置棋盘格大小
pattern_size = (9, 6)  # 替换为你自己棋盘格的行和列数

# 进行标定
K, D, rms = calibrate_fisheye(images, pattern_size)
print("K matrix:\n", K)
print("D coefficients:\n", D)
print("RMS error:", rms)

在这个示例代码中，首先定义了一个 `calibrate_fisheye` 函数，用于进行鱼眼镜头的标定。然后，通过调用 `findChessboardCorners` 找到棋盘格的角点，并使用 `cornerSubPix` 进一步优化角点位置。接下来，通过调用 `fisheye.calibrate` 函数进行鱼眼镜头的标定，得到内参矩阵 `K` 和畸变系数 `D`。最后，打印出内参矩阵 `K` 和畸变系数 `D`，以及标定的均方根误差。

请注意，这只是一个简单的鱼眼镜头标定示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数的调整和优化。同时，为了获得更好的标定结果，建议使用多张图像进行标定，并保证这些图像中包含有棋盘格。