使用cv2.calibrateCamera()函数进行相机标定。 python # 标定相机 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) 6. 评估标定精度 计算重投影误差以评估标定精度。 python # 计算重投影误差 m
cv2.calibrateCamera函数会计算出相机的内参矩阵(mtx)和畸变系数(dist)。 步骤4: 校正畸变的图片并观察效果 通过获得的内外参数,对图片进行矫正: # 校正图像img=cv2.imread('path/to/sample/image.jpg')h,w=img.shape[:2]newcameramtx,roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))# 矫正...
在代码中,我们首先定义棋盘格的尺寸。之后收集棋盘格图像,利用cv2.findChessboardCorners函数找到每张图片中的角点。最后,通过cv2.calibrateCamera计算出相机的内参与外参。 三、相机内外参的使用 一旦我们得到了内参和外参,就可以将三维空间中的点投影到二维图像中。这通常在3D重建和物体跟踪中非常有用。 4. 图像投影示...
使用OpenCV中的findChessboardCorners函数来检测棋盘格的角点。 使用calibrateCamera函数进行标定,得到摄像头的内参矩阵。 import cv2 import numpy as np 设置棋盘格尺寸 checkerboard_size = (9, 6) square_size = 1.0 # 每个方格的实际大小 创建对象点数组 objp = np.zeros((checkerboard_size[0] * checkerboard_...
在Python 中,cv2.calibrateCamera函数是用于相机标定的函数。以下是该函数的主要参数和返回值: retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, flags, criteria) ...
我们要使用的函数是 cv2.calibrateCamera()。它会返回摄像机矩阵,畸 变系数,旋转和变换向量等。 3、畸变矫正 现在我们找到我们想要的东西了,我们可以找到一幅图像来对他进行校正 了。OpenCV 提供了两种方法,我们都学习一下。不过在那之前我们可以使用 从函数 cv2.getOptimalNewCameraMatrix() 得到的自由缩放系数对摄...
OpenCV提供了cv2.calibrateCamera()函数用于标定摄像头,并返回相机矩阵和畸变系数。通过这些系数,我们可以对原始图像进行去畸变处理。下面是一个简单的Python代码示例,展示如何使用OpenCV进行图像去畸变: import cv2 import numpy as np # 读取标定图片列表和标定结果 images = [img for img in os.listdir('calibration...
cv2.imwrite(f'{path}/EyeInHand/figure_save/{i}.jpg', img) i = i+1 N = len(img_points) print(f'图像个数:{N}') # 标定,得到图案在相机坐标系下的位姿 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None) ...
在Python中,我们可以使用OpenCV提供的cv2.calibrateCamera()函数进行相机标定。该函数需要输入标定板上的标记点坐标以及对应的图像坐标,输出相机的内部参数和畸变系数。一旦我们获得了相机的内部参数和畸变系数,就可以使用OpenCV提供的cv2.undistort()函数进行图像矫正和去畸变。该函数需要输入待矫正的图像、相机内部参数、...
img = cv2.imread('calibration/btest.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_size = gray.shape[::-1] ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img_size, None, None) 1. 2. 3.