python单目相机标定

在Python中进行单目相机标定可以使用OpenCV库中的函数来实现。以下是一个示例代码，展示了如何进行单目相机标定：

import cv2
import numpy as np

# 准备标定板上的角点坐标
obj_points = \[\]  # 世界坐标系中的角点坐标
img_points = \[\]  # 图像坐标系中的角点坐标

# 读取标定板图像
images = glob.glob('chessboard/*.jpg')

# 遍历每张图像，寻找角点
for image in images:
    img = cv2.imread(image)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 寻找角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9, 6), None)

    # 如果找到角点，则添加到角点列表中
    if ret == True:
        obj_points.append(objp)
        img_points.append(corners)

# 进行相机标定
ret, camera_matrix, dist_coefs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape\[::-1\], None, None)

# 打印标定结果
print("相机内参矩阵：")
print(camera_matrix)
print("畸变系数：")
print(dist_coefs)

在这个示例代码中，首先准备了标定板上的角点坐标，然后遍历每张标定板图像，使用`cv2.findChessboardCorners`函数寻找角点。如果找到了角点，则将世界坐标系中的角点坐标和图像坐标系中的角点坐标分别添加到`obj_points`和`img_points`列表中。最后，使用`cv2.calibrateCamera`函数进行相机标定，得到相机的内参矩阵和畸变系数。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python OpenCV 单目相机标定、坐标转换相关代码（包括鱼眼相机）](https://blog.csdn.net/weixin_43605641/article/details/128109213)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]