Python opencv相机标定实现原理及步骤详解相机标定实现原理及步骤详解
主要介绍了Python opencv相机标定实现原理及步骤详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有
一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
相机标定相机标定的目的相机标定相机标定的目的
获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫
正，得到畸变相对很小的图像。
相机标定的输入相机标定的输入
标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。
相机标定的输出相机标定的输出
摄像机的内参、外参系数。
拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标系，成像时三维相机坐标系向二维图像坐标系转换。不同
的镜头成像时的转换矩阵不同，同时可能引入失真，标定的作用是近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算，需要知道若干点的三维
世界坐标系中的坐标和二维图像坐标系中的坐标，也就是拍摄棋盘的意义。
相机成像相机成像
相机的成像原理:小孔成像
相机的内参相机的外参相机的内参相机的外参
在实际由于设计工艺问题、相机安装环境或物体摆放位置等影响，会照成成像与实际图像不一样的现象。
由于设计工艺照成的影响是无法改变的事实，所以这将是相机的内参；
由环境或安装方式照成的影响是可以改变的，这就是相机的外参。
张正友标定相机原理张正友标定相机原理
1.求得相机内参数：
用于标定的棋盘格是特制的，其角点坐标已知。标定棋盘格是三维场景中的一个平面∏，棋盘格在成像平面为π(知道了∏与
π的对应点坐标之后，可求解两个平面1对应的单应矩阵H)。
根据相机成像模型，P为标定的棋盘坐标，p为其像素点坐标。则 ，通过对应的点坐标求解H后，可用于求K,R,T。
2.设棋盘格所在平面为世界坐标系上XOY平面，则棋盘格上任一角点P世界坐标系为(X,Y,0)。
3、内参约束条件
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