在Python中使用OpenCV进行相机校准,主要步骤包括读取标定图像、检测棋盘格角点、优化角点位置、进行相机标定以及评估标定精度。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 导入必要的库 python import numpy as np import cv2 import glob 2. 准备标定图像 确保你有一系列包含棋盘格模式的图像。这些图像用于相机校准
# 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 ...
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. 4. 基于cv2.calibrateCamera得到针孔相机的内参与图像匹配外参。 # estimate the accuracy of the calibration ...
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...
OPENCV自带处理手眼标定的函数cv2.calibrateHandEye(),以下是对该函数的调用指令。 R_cam2gripper, t_cam2gripper = cv.calibrateHandEye(R_gripper2base, t_gripper2base, R_target2cam,t_target2cam, method) 接下来给出基于棋盘格的手眼标定代码。
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。 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None) 42.2.3 畸变校正 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...
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...
(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...
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。