在Python中如何对图像进行相机标定
时间: 2023-12-03 11:05:41 浏览: 31
在Python中,可以使用OpenCV库中的函数进行相机标定。以下是一个简单的相机标定示例代码:
```
import numpy as np
import cv2
# 定义棋盘格模板的行数和列数
pattern_size = (9, 6)
# 准备棋盘格图像的世界坐标系下的坐标
objp = np.zeros((pattern_size[0]*pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 存储棋盘格图像的世界坐标系下的坐标和图像坐标
obj_points = [] # 世界坐标系下的坐标
img_points = [] # 图像坐标
# 加载棋盘格图像
images = [cv2.imread('chessboard{}.jpg'.format(i)) for i in range(1, 11)]
# 寻找棋盘格图像中的角点
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)
img_points.append(corners)
# 相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 打印结果
print("相机内部参数矩阵:")
print(mtx)
print("相机畸变系数:")
print(dist)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了棋盘格模板的行数和列数,然后准备了棋盘格在世界坐标系下的坐标。接下来,我们加载棋盘格图像,使用cv2.findChessboardCorners函数寻找棋盘格图像中的角点,并将角点的世界坐标系下的坐标和图像坐标存储在obj_points和img_points中。最后,使用cv2.calibrateCamera函数进行相机标定,得到相机内部参数矩阵和畸变系数。