opencv 攝像機(jī)標(biāo)定的實(shí)現(xiàn)
原圖
矯正后
我新建了個(gè)jz的文件夾放相機(jī)矯正所需要拍攝的圖片,如下:共12張
# coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盤(pán)格角點(diǎn) # 閾值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) # 棋盤(pán)格模板規(guī)格 從0開(kāi)始計(jì)算 w = 9 h = 6 # 世界坐標(biāo)系中的棋盤(pán)格點(diǎn),例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0),去掉Z坐標(biāo),記為二維矩陣 objp = np.zeros((w * h, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:w, 0:h].T.reshape(-1, 2) # 儲(chǔ)存棋盤(pán)格角點(diǎn)的世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)對(duì) objpoints = [] # 在世界坐標(biāo)系中的三維點(diǎn) imgpoints = [] # 在圖像平面的二維點(diǎn) # 匹配讀取文件夾內(nèi)的特定文件 images = glob.glob('jz/*.jpg') for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 找到棋盤(pán)格角點(diǎn) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w, h), None) # 將角點(diǎn)在圖像上顯示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w, h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners', img) cv2.waitKey(500) cv2.destroyAllWindows() # 如果找到足夠點(diǎn)對(duì),將其存儲(chǔ)起來(lái) if ret == True: cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria) objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 標(biāo)定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 在應(yīng)用時(shí),將下面兩個(gè)寫(xiě)死 print(mtx) print(dist) # 去畸變 img2 = cv2.imread('77.jpg') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 0, (w, h)) # 自由比例參數(shù) dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) # 根據(jù)前面ROI區(qū)域裁剪圖片 # x,y,w,h = roi # dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('1.jpg', dst) cv2.imshow('findCorners', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
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