Opencv 相机标定 模型如何选择
时间: 2023-03-09 14:00:34 浏览: 106
OpenCV 相机标定通常使用十字架方法或非线性最小二乘法来估计模型参数。十字架方法有着较快的收敛速度,但不能精确估计像素坐标中的非线性变换。而非线性最小二乘法可以准确估计像素坐标中的非线性变换,但需要更多的计算时间。一般来说,如果您需要快速收敛并估计相机标定模型的参数,可以使用十字架方法;如果您需要更高精度的标定,可以使用非线性最小二乘法。
相关问题
Opencv 相机标定KB模型 代码例子
### 回答1:
参考代码://设置相机内参
Mat intrinsic = Mat(3, 3, CV_32FC1);
intrinsic.ptr<float>(0)[0] = 1;
intrinsic.ptr<float>(1)[1] = 1;
//设置外参
Mat distCoeffs = Mat::zeros(4, 1, CV_32F);
//设置每个标定板的角点个数
Size boardSize = Size(9, 6);
//设置每个标定板的实际尺寸
float squareSize = 1.f;
//开始标定
vector<vector<Point3f> > objectPoints(1);
calcChessboardCorners(boardSize, squareSize, objectPoints[0]);
objectPoints.resize(imagePoints.size(),objectPoints[0]);
//调用OpenCV的标定函数
double rms = calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, intrinsic, distCoeffs, rvecs, tvecs);
### 回答2:
OpenCV相机标定KB模型的代码示例如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义棋盘格尺寸
pattern_size = (9, 6)
# 存储棋盘格角点的列表
obj_points = []
img_points = []
# 生成棋盘格角点的虚拟坐标
objp = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 读取所有标定图片
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')
# 检测和绘制角点
for image_path in images:
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
if ret == True:
obj_points.append(objp)
img_points.append(corners)
# 标定相机
ret, K, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 打印标定结果
print("标定误差:", ret)
print("相机内参矩阵:\n", K)
print("畸变系数:\n", dist)
# 使用标定结果去畸变
dst = cv2.undistort(img, K, dist, None, newCameraMatrix=K)
# 显示原图和去畸变后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Undistorted Image", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先定义了棋盘格尺寸,然后创建了存储棋盘格角点的列表。接下来,我们生成了棋盘格角点的虚拟坐标。然后,我们使用`cv2.findChessboardCorners`函数检测和绘制角点,将正确检测到角点的图像的棋盘格角点和虚拟坐标添加到对应的列表中。
接下来,我们使用`cv2.calibrateCamera`函数对相机进行标定,得到相机的内参矩阵和畸变系数。最后,我们使用得到的内参矩阵和畸变系数对图像进行去畸变,并显示原图和去畸变后的图像。
### 回答3:
OpenCV中的相机标定是指通过使用已知的标定板图像来估计相机的内部参数(如焦距、畸变系数)和外部参数(如旋转和平移向量)。KB模型是一种简化的畸变模型,其中只考虑径向畸变。下面是一个基于KB模型的相机标定代码示例:
首先,需要准备一组包含标定板图像和其对应位置的图像点坐标的数据集。在此之前,可以使用摄像机采集一组标定板在不同位置的图像,并手动测量图像上标定板角点的位置。
```python
import cv2
import numpy as np
# 设置标定板的角点数
board_size = (9, 6)
# 创建标定板角点的二维坐标
objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 存储标定板角点的世界坐标和图像坐标
obj_points = [] # 世界坐标系中的点
img_points = [] # 图像坐标系中的点
# 加载标定板图像及其图像坐标
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg') # 标定板图像的文件名
for image_path in images:
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 在图像中查找标定板角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
if ret:
obj_points.append(objp)
img_points.append(corners)
# 相机标定
ret, K, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 输出相机内参和畸变系数
print("相机内参:", K)
print("畸变系数:", dist_coeffs)
```
上述代码从指定文件夹中加载标定板图像,然后通过调用`findChessboardCorners`函数检测图像中的棋盘角点。如果检测成功,则将世界坐标系中的点(`objp`)和图像坐标系中的点(`corners`)添加到对应的数组中。最后,调用`calibrateCamera`函数进行相机标定,得到相机的内参(`K`)和畸变系数(`dist_coeffs`)。
这段代码只是一个简单的演示,实际使用时可能需要更多的参数调整和异常处理。同时,为了得到更准确的标定结果,可以采集更多不同角度下的标定板图像,并进行更精细的处理。
提供Opencv相机标定针孔模型 调用例子
### 回答1:
OpenCV提供了一种简单的针孔模型标定方法,可以用来标定相机的内部参数。可以使用下面的示例代码来调用针孔模型:cv::Mat intrinsic = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);
cv::Mat distCoeffs;
std::vector<cv::Point2f> imagePoints;cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, intrinsic, distCoeffs, rvecs, tvecs);
### 回答2:
下面是一个使用OpenCV相机标定针孔模型的示例:
首先,我们需要准备一些相机标定的图片。这些图片应该包括一些具有明确角点的棋盘格图像。确保摄像机在不同的位置和角度下拍摄足够数量的图像。
在代码中,我们首先导入必要的库:
import cv2
import numpy as np
接下来,我们定义几个参数:
pattern_size = (6, 9) # 棋盘格内角点数量
square_size = 1.0 # 棋盘格边长(单位:厘米)
然后,我们创建一个空的列表用于存储图像中检测到的角点:
obj_points = [] # 世界坐标系中的角点
img_points = [] # 图像坐标系中的角点
接下来,我们加载图像并进行标定:
for i in range(num_images): # num_images指图像数量
img = cv2.imread(f'calibration{i}.jpg') # 加载图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像
# 检测图像中的棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
if ret == True:
obj_points.append(np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32))
obj_points[-1][:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
img_points.append(corners)
# 在图像上绘制角点
cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, ret)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(500)
cv2.destroyAllWindows()
最后,我们使用收集到的角点进行相机的标定:
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
其中,ret返回一个标志,表示标定是否成功,mtx、dist、rvecs、tvecs分别是相机内参矩阵、畸变系数、旋转向量和平移向量。
这就是一个使用OpenCV相机标定针孔模型的示例。在实际应用中,你可以根据自己的需求调整参数和代码。
### 回答3:
要使用OpenCV进行相机标定,首先需要准备一组已知的世界坐标系下的标定板图像,标定板上的角点需要已知其真实世界坐标。然后通过拍摄这组标定板图像,并提取出每幅图像中的角点,即图像坐标。
以下是一个使用OpenCV进行相机标定的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义标定板参数
num_corners_x = 9
num_corners_y = 6
square_size = 25 # 每个角点的实际大小,单位为毫米
# 准备角点的真实世界坐标
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) * square_size
# 初始化存储角点的数组
objpoints = [] # 真实世界坐标
imgpoints = [] # 图像坐标
# 拍摄标定板图像,提取角点
for filename in glob.glob('calibration_images/*.jpg'): # 修改为存储标定板图像的路径
img = cv2.imread(filename)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 查找角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (num_corners_x, num_corners_y), None)
# 如果找到角点,则添加到数组中
if ret == True:
objpoints.append(objp)
imgpoints.append(corners)
# 可视化角点
cv2.drawChessboardCorners(img, (num_corners_x, num_corners_y), corners, ret)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(500)
cv2.destroyAllWindows()
# 进行相机标定
ret, camera_matrix, distortion_coeff, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
# 打印结果
print("相机内参数矩阵:")
print(camera_matrix)
print("\n相机畸变系数:")
print(distortion_coeff)
# 对测试图像进行矫正
img = cv2.imread('test_image.jpg') # 替换为待校正的图像路径
h, w = img.shape[:2]
new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, distortion_coeff, (w, h), 1, (w, h))
dst = cv2.undistort(img, camera_matrix, distortion_coeff, None, new_camera_matrix)
# 显示校正前后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Undistorted Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码会利用OpenCV提供的`findChessboardCorners`函数在标定板图像中查找角点,然后使用`calibrateCamera`函数进行相机标定,最后通过`undistort`函数对待校正的图像进行畸变矫正。在代码中需要根据实际情况修改标定板图像的路径和待校正的图像路径。