findChessboardCorners具体代码
时间: 2023-05-17 08:04:34 浏览: 48
这是一个OpenCV函数,用于在图像中查找棋盘格的角点。以下是示例代码:
cv::Mat image = cv::imread("chessboard.jpg");
cv::Size patternSize(7, 7);
std::vector<cv::Point2f> corners;
bool found = cv::findChessboardCorners(image, patternSize, corners);
如果找到了棋盘格的角点,函数返回true,并将角点存储在corners向量中。否则,返回false。
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1. OpenCV库中的全景相机标定方法:
```python
import cv2
import numpy as np
def calibrate_fisheye(images, board_size, square_size):
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 1e-6)
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) * square_size
objpoints = []
imgpoints = []
for img in images:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
if ret:
objpoints.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (3, 3), (-1, -1), criteria)
imgpoints.append(corners2)
K = np.zeros((3, 3))
D = np.zeros((4, 1))
rms, K, D, rvecs, tvecs = cv2.fisheye.calibrate(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], K, D, rvecs=None, tvecs=None)
return K, D
```
2. Matlab中的全景相机标定方法:
```matlab
%% Step 1. Load images
images = imageDatastore('calibration_images/*.jpg');
%% Step 2. Detect calibration pattern points
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files, 'showProgressBar', true);
%% Step 3. Generate world coordinates of the corners of the squares
squareSize = 25; % in millimeters
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
%% Step 4. Calibrate the camera
params = estimateFisheyeParameters(imagePoints, worldPoints, 'IntrinsicMatrix', [], 'EstimateTangentialDistortion', true);
K = params.IntrinsicMatrix';
D = [params.TangentialDistortion(1:2); 0; params.RadialDistortion];
```
以上代码示例中,第一个是Python中使用OpenCV库的全景相机标定方法,第二个是Matlab中使用fisheye相机标定工具箱的方法。这些方法都可以用于全景相机的标定,但具体实现时需要根据自己的需求和实际情况进行调整。
标定后图像矫正具体实现代码
以下是使用Python和OpenCV库实现图像标定和矫正的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取标定图像
img = cv2.imread('calibration_image.png')
# 设置棋盘格内角点数目
num_corners_x = 9
num_corners_y = 6
# 生成棋盘格内角点坐标
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)
# 寻找棋盘格内角点
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (num_corners_x, num_corners_y), None)
# 如果找到了棋盘格内角点,进行标定和矫正操作
if ret == True:
# 亚像素级别的角点精确化
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
# 计算相机矩阵和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners2], gray.shape[::-1], None, None)
# 矫正图像
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
# 显示矫正前后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Corrected Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取标定图像,然后设置棋盘格内角点的数量,并生成角点坐标。接下来,我们使用OpenCV的 `findChessboardCorners` 函数寻找棋盘格内的角点,并对其进行亚像素级别的精确化处理。然后,我们使用 `calibrateCamera` 函数计算相机矩阵和畸变系数。最后,我们使用 `undistort` 函数对原始图像进行矫正,并使用 `getOptimalNewCameraMatrix` 函数计算新的相机矩阵和ROI区域。最后,我们展示原始图像和矫正后的图像。
请注意,这只是一个例子,实际应用中需要根据具体情况进行调整。