推动医疗技术发展：OpenCV相机标定在医学成像中的潜力

# 1. OpenCV相机标定概述**

相机标定是确定相机内参和外参的过程，对于计算机视觉和机器人技术等领域至关重要。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的相机标定功能。

本章将介绍OpenCV相机标定的基本概念，包括：

- **相机内参：**相机焦距、畸变系数等固有参数。
- **相机外参：**相机在世界坐标系中的位置和姿态。
- **标定方法：**使用棋盘格或其他图案来估计相机参数。

# 2. OpenCV相机标定理论

### 2.1 相机成像模型

相机成像模型描述了相机如何将三维场景投影到二维图像平面上。最常见的相机模型是针孔相机模型，它假设相机是一个小孔，光线从场景中的每个点通过小孔投射到图像平面上。

针孔相机模型可以用以下公式表示：

[x, y] = [f * (X / Z), f * (Y / Z)]

其中：

* `[x, y]` 是图像平面上的像素坐标
* `[X, Y, Z]` 是三维场景中的世界坐标
* `f` 是相机的焦距

### 2.2 相机标定参数

相机标定参数是一组描述相机几何和光学特性的参数。这些参数包括：

* **焦距 (f)**：相机镜头焦距的度量，以毫米为单位。
* **主点 (cx, cy)**：图像平面中光轴与图像平面的交点，以像素为单位。
* **径向畸变系数 (k1, k2)**：描述镜头径向畸变的系数。
* **切向畸变系数 (p1, p2)**：描述镜头切向畸变的系数。

### 2.3 标定方法

相机标定有两种主要方法：

**1. 标定棋盘格法**

标定棋盘格法使用具有已知尺寸的棋盘格图案。相机拍摄棋盘格图像，然后使用算法从图像中提取棋盘格角点。这些角点用于估计相机标定参数。

**2. 圆形标靶法**

圆形标靶法使用具有已知直径的圆形标靶。相机拍摄圆形标靶图像，然后使用算法从图像中提取圆形标靶中心。这些中心用于估计相机标定参数。

**代码块 1：使用OpenCV进行标定棋盘格法**

import cv2
import numpy as np

# 准备标定棋盘格
chessboard_size = (9, 6)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

# 标定图像采集
images = []
for i in range(1, 10):
    image = cv2.imread(f'chessboard{i}.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size)
    if ret:
        images.append(gray)

# 标定参数计算
ret, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(
    np.array([corners]), np.array([np.zeros((len(corners), 1, 3))]),
    image.shape[:2], None, None)

**代码逻辑分析：**

* `findChessboardCorners()` 函数从图像中提取棋盘格角点。
* `calibrateCamera()` 函数使用角点估计相机标定参数，包括