# 标定相机ret,mtx,dist,rvecs,tvecs=cv2.calibrateCamera(objpoints,imgpoints,gray.shape[::-1],None,None)print("相机矩阵:\n",mtx)print("畸变系数:\n",dist) 1. 2. 3. 4. 5. 代码解释: 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 ...
# カメラキャリブレーションret,mtx,dist,rvecs,tvecs=cv2.calibrateCamera([objp],[corners],gray.shape[::-1],None,None) 1. 2. cv2.calibrateCamera()函数用于计算摄像头的内参矩阵和畸变系数。 5. 进行图像校正 # 获取最佳新相机矩阵h,w=image.shape[:2]new_mtx,roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(...
cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)print("ret:",ret )print("mtx:\n",mtx)# 内参数矩阵print("dist畸变值:\n",dist )# 畸变系数 distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)print("rvecs旋转(向量)外参:\n",rvecs)# 旋转向量 # 外参数print("tv...
ret_l, mtx_l, dist_l, rvecs_l, tvecs_l = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points_left, gray_l.shape[::-1],None,None) ret_r, mtx_r, dist_r, rvecs_r, tvecs_r = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points_right, gray_r.shape[::-1],None,None) 这里使用了OpenCV的cv2.calibra...
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) 不失真 现在，我们可以拍摄图像并对其进行扭曲。OpenCV提供了两种方法来执行此操作。但是，首先，我们可以使用cv.getOptimalNewCameraMatrix()基于自由缩放参数来优化相机矩阵。如果缩放参数alpha = 0，则...
cv2.drawChessboardCorners(img, (8, 6), corners, ret) # 记住,OpenCV的绘制函数一般无返回值 cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(10) print(len(img_points)) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None) pri...
(8, 6), corners, ret) # 记住,OpenCV的绘制函数一般无返回值 cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(20) print(len(img_points)) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None) print("ret:", ret) print("...
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None) 消除畸变 我们已经得到了所有数据。现在我们可以拿一张图片来消除它的畸变。OpenCV中有两种方法,我们一一来看。在那之前,我们可以根据一个自由尺度参数来改进相机矩阵。cv2.getOptimalNewCameraMatrix()变...
这里使用了OpenCV的cv2.calibrateCamera()函数对左右相机进行标定。这个函数的参数包括: objectPoints:每幅标定图片对应的物理坐标系下的角点坐标。 imagePoints:每幅标定图片上检测到的像素坐标。 imageSize:标定图片的尺寸。 cameraMatrix:用于存储标定结果的内参数矩阵。
pip install opencv-python 2. 准备标定用的棋盘格标定板,并拍摄多张照片 你需要一个已知尺寸的棋盘格标定板,并使用相机从不同角度拍摄多张照片。这些照片应该覆盖相机的不同视角,以便准确估计相机的参数。 3. 使用相机标定库对照片进行处理 使用OpenCV的cv2.calibrateCamera()函数对拍摄的照片进行处理,以获取相机的...