OpenCV实现相机标定板

下面是详细讲解“OpenCV实现相机标定板”的完整攻略：

准备工作

在使用OpenCV实现相机标定板前，需要准备以下工作：

1. 安装OpenCV库，可以在OpenCV官网下载相应版本。

2. 准备相机标定板，标定板一般是由黑白相间的正方形格子构成的，在标定前需要确保标定板表面清洁。可以通过网上下载和打印相应的标定板。

相机标定

检测标定板特征点

使用OpenCV中的findChessboardCorners()函数可以检测标定板上的特征点，并将其保存到变量imagePoints中，需要注意的是，findChessboardCorners()函数只适用于黑白相间的正方形标定板。

以下是示例代码：

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置标定板尺寸
board_size = (6, 9)

# 检测标定板的角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)

if ret:
    # 将检测到的角点保存到数组中
    imagePoints.append(corners)

标定参数计算

接下来使用cv2.calibrateCamera()函数计算相机内参、畸变系数等标定参数，并将其保存到相应的变量中。

import cv2
import numpy as np

# 标定板尺寸
board_size = (6, 9)

# 物体坐标点
objp = np.zeros((board_size[0]*board_size[1], 3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:board_size[0],0:board_size[1]].T.reshape(-1,2)

# 将物体坐标点按标定板角点数组imagePoints的维度复制
objpoints = []
for i in range(len(imagePoints)):
    objpoints.append(objp)

# 计算相机标定参数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imagePoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 保存标定结果
np.savetxt("cam_mtx.txt", mtx)
np.savetxt("cam_dist.txt", dist)

验证标定结果

为了验证标定结果，可以使用cv2.undistort()函数对标定板图片进行畸变矫正，如果标定结果准确，则标定板上的直线应该是直的。

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")

# 使用标定参数进行畸变矫正
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist)

# 矫正后图片的路径
cv2.imwrite("undistorted.jpg", dst)

示例

下面给出两条使用OpenCV实现相机标定板的示例。

示例1：使用OpenCV进行相机标定和矫正

1. 准备相机标定板图片，并确保标定板表面清洁。

2. 使用上述攻略进行标定，将标定结果保存到文件中。

3. 使用cv2.VideoCapture()函数打开相机。

4. 使用cv2.namedWindow()函数创建窗口，并使用cv2.moveWindow()函数指定窗口位置。

5. 循环从相机读取图片，使用cv2.undistort()函数进行畸变矫正，将矫正后的图片显示在窗口中，并使用cv2.waitKey()函数进行窗口更新。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取相机标定参数
mtx = np.loadtxt("cam_mtx.txt")
dist = np.loadtxt("cam_dist.txt")

# 打开相机
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建窗口
cv2.namedWindow("undistorted", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.moveWindow("undistorted", 0, 0)

while True:
    # 读取一帧图片
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 畸变矫正
        dst = cv2.undistort(frame, mtx, dist)

        # 显示矫正后的图片
        cv2.imshow("undistorted", dst)

    # 等待按键事件，更新窗口
    cv2.waitKey(1)

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

示例2：检测相机运动轨迹

1. 准备相机标定板图片，并确保标定板表面清洁。

2. 使用上述攻略进行标定，将标定结果保存到文件中。

3. 打开相机。

4. 循环从相机读取图片，使用CV2.findChessboardCorners()函数检测标定板特征点，并使用cv2.drawChessboardCorners()函数在图片上绘制特征点，同时利用标定结果计算相机运动轨迹。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取相机标定参数
mtx = np.loadtxt("cam_mtx.txt")
dist = np.loadtxt("cam_dist.txt")

# 打开相机
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建窗口
cv2.namedWindow("undistorted", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.moveWindow("undistorted", 0, 0)

# 计算相机移动量
R = np.eye(3)
t = np.zeros((3, 1))

while True:
    # 读取图片
    ret, img = cap.read()

    if ret:
        # 畸变矫正
        dst = cv2.undistort(img, mtx, dist)

        # 检测标定板特征点
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(dst, (6, 9), None)

        if ret:
            # 绘制特征点
            cv2.drawChessboardCorners(dst, (6, 9), corners, ret)

            # 计算相机运动轨迹
            _, rvecs, tvecs, inliers = cv2.solvePnPRansac(objp, corners, mtx, dist)

            R_new, _ = cv2.Rodrigues(rvecs)
            t_new = tvecs.reshape(3, 1)

            R = np.dot(R_new, R)
            t = t + np.dot(R_new, t)

            print("move distance: ", np.linalg.norm(t))

        # 显示图片
        cv2.imshow("undistorted", dst)

    # 等待按键事件，更新窗口
    cv2.waitKey(1)

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是实现相机标定板的完整攻略，希望能对你有所帮助。