Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)相機(jī)標(biāo)定的方法詳解
opencv中內(nèi)置了張正友的棋盤(pán)格標(biāo)定法，通過(guò)一些姿態(tài)各異的棋盤(pán)格圖像，就能標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。
角點(diǎn)檢測(cè)
第一步是角點(diǎn)檢測(cè)，首先需要讀取棋盤(pán)格圖像
import numpy as np
import cv2
import os
path = 'imgs' # 圖像文件夾；相對(duì)路徑
fs = os.listdir(path)
grays = []
for f in fs:
fName = os.path.join(path, f)
img = cv2.imread(fName)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 圖像轉(zhuǎn)灰度
grays.append(gray)
其中，grays中便是所有棋盤(pán)格灰度圖像，接下來(lái)，就要找到這些棋盤(pán)格的角點(diǎn)位置，主要用到函數(shù)findChessboardCorners，其輸入?yún)?shù)為棋盤(pán)格圖像、角點(diǎn)個(gè)數(shù)以及標(biāo)志位。
w, h = 11, 8 # 交點(diǎn)橫縱個(gè)數(shù) # 亞像素點(diǎn)的檢測(cè)條件 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) pImgs = [] for g in grays: # cs即位初步檢測(cè)的角點(diǎn) ret, cs = cv2.findChessboardCorners(g, (w, h), None) # 亞像素角點(diǎn)檢測(cè) pImg = cv2.cornerSubPix(g, cs.astype(np.float32), (5, 5), (-1, -1), criteria) pImgs.append(np.squeeze(pImg))
其中，pImg用于存放像素坐標(biāo)中的二維點(diǎn)。
查看角點(diǎn)
為了驗(yàn)證角點(diǎn)檢測(cè)是否合理，可以將其畫(huà)出來(lái)，用opencv自帶的工具就像下面這樣就可以，
cv2.drawChessboardCorners(grays[0], (w, h), pImgs[0], None)
cv2.imshow('findCorners', grays[0])
cv2.waitKey(1000)但窗口縮放比較麻煩，所以更推薦用經(jīng)典的matplotlib來(lái)畫(huà)圖
import matplotlib.pyplot as plt pts = pImgs[0].squeeze().reshape(-1,2).T plt.imshow(grays[0]) plt.scatter(pts[0], pts[1], marker='*', c='red') plt.show()
效果如下
標(biāo)定
函數(shù)calibrateCamera可用于圖像標(biāo)定，只需將現(xiàn)實(shí)世界的點(diǎn)和相機(jī)坐標(biāo)系中的角點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系輸入，便能得到相應(yīng)的相機(jī)矩陣。其中，現(xiàn)實(shí)世界中哦的三維點(diǎn)，一般成為對(duì)象點(diǎn)，由于棋盤(pán)格中每個(gè)方塊都是等距的，故可直接建立為類(lèi)似(1,0,0), (2,0,0)...即可
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2) pObj = np.zeros((w*h, 3), np.float32) pObj[:,:2] = np.mgrid[0:w, 0:h].T.reshape(-1,2) pObjs = [pObj for _ in range(len(pImgs))]
至此，萬(wàn)事俱備，只需調(diào)用
size = grays[0].shape[::-1] # 圖像尺寸 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(pObjs, pImgs, size, None, None)
其中，rec為成功標(biāo)志，為T(mén)rue時(shí)表示標(biāo)定成功。
mtx為內(nèi)參矩陣，差不多是
dist為畸變參數(shù)，最多有8個(gè)，分別表示k1,k2,p1,p2,k3,k4,k5,k6，本次標(biāo)定得到的結(jié)果為
>>> print(dist)
[[-8.36577030e-02 -1.68977185e-01 -1.12233478e-03 9.45685802e-04
-2.04246147e+01]]
這些畸變參數(shù)的物理意義如下
以上就是Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)相機(jī)標(biāo)定的方法詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python OpenCV相機(jī)標(biāo)定的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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