opencv相机标定

╰+攻爆jí腚メ 2023-10-10 19:01 39阅读 0赞

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当你把摄像机放在一个特定的位置，在它的后面放一个目标图像，或者是把摄像机放到某个物体上，摄像机周围的物体是什么形状，你需要知道这些信息。 当你在计算机上处理图像时，会使用以下三个参数： 1.像素坐标（pixel）：像素坐标是相机中每个点的世界坐标（x,y,z）。相机的每个镜头都有自己的世界坐标。 2.内参数（image property）：摄像机内部的几何形状。 在这些参数中，您可以使用相机校准来确定每个像素的世界坐标与其内部几何形状之间的关系。如果不知道这些关系，我们将无法对图像进行进一步处理。因此，通常使用相机校准来确定这些关系。

*  1.像素坐标
    
    像素坐标是指摄像机中每个镜头的世界坐标。例如，摄像机中有一个镜头，它的世界坐标是（x,y,z）。这是摄像机在空间中的位置。 因此，如果摄像机正在拍摄一个物体，那么物体上的每个点都有自己的世界坐标。当你使用计算机来处理图像时，你需要知道相机中每个像素的世界坐标。 为了确定每个点的世界坐标，我们需要知道这些点在摄像机中的位置以及它们之间的距离。在图像中，如果我们可以确定摄像机的位置，那么就可以使用相机标定来确定相机内部几何形状。 在许多情况下，我们需要知道摄像机与目标物体之间的距离以及它们之间的角度。但是我们也需要知道这些信息是如何在图像中表示的。为了测量距离和角度，我们需要使用图像处理软件来获得相机内部几何形状和像素坐标。 对于某些情况下，我们可以通过图像处理软件直接从计算机中提取这些信息。对于其他情况下，我们可以使用相机标定来确定这些信息。 因此，在本文中，我们将首先讨论如何从计算机上获得像素坐标和相机参数之间的关系。 通过直接从计算机中获取像素坐标和相机参数之间的关系是很简单的。但是为了得到这种关系并将其应用于图像处理软件中，您需要知道相机内部几何形状和像素坐标之间的关系。 如果相机标定是一个非常复杂的过程，那么您需要使用计算机模拟来获得这些信息。通过模拟摄像机内部几何形状和像素坐标之间的关系，您可以使用摄像机标定来确定每个像素坐标点在摄像机中的位置以及它们之间的距离。
 *  2.内参数
    
    内参数可以用来确定摄像机的内部几何形状（即相机的内部参数）。摄像机内部几何形状是指摄像机内部的图像。对于所有类型的摄像机，在每个镜头上，我们都有一个用于像素坐标和内参数之间关系的方程。 你可能已经注意到了，在前面，我们只提到了像素坐标和内参数。现在我们要说一下这两者之间的关系。 我们要用内参数来确定像素坐标与内参之间的关系。如果你想了解摄像机内参数，请阅读这篇文章： 因此，相机校准是指通过计算两个或多个相机的世界坐标和内参数之间的关系来确定这些关系。首先，我们有一个与当前情况相关的摄像机内参 下面是相机校准示例： 请注意，在本文中，我们将使用来自不同镜头的相同图像作为样本集，这些样本图像都有一个共同的摄像机内参 为了得到这些样本，我们必须进行相机校准。下面是一些方法： 1.将样本图像投影到摄像机内参上。为了获得更好的效果，可以将所有图像都投影到同一个摄像机内参上 2.计算所有镜头之间的世界坐标和内参数
 *  3.标定工具
    
    在计算机视觉中，标定是非常重要的步骤。它使我们能够确定摄像机和目标之间的关系，以便我们可以进一步处理图像。在大多数情况下，我们可以在没有标定工具的情况下进行摄像机标定。 如果你不知道如何进行摄像机标定，那么你可以选择使用 OpenCV库中提供的工具来完成该过程。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它使用一系列函数和库来完成特定任务。这些库在许多计算机视觉应用程序中都有使用，包括机器视觉、自动驾驶汽车、虚拟现实、医学图像分析等领域。 OpenCV是一种通用的计算机视觉语言，可以用来对许多不同类型的设备进行精确的图像处理和分析。它可以在任何有 OpenCV语言的计算机上运行，并且可以使用 OpenCV来做其他一些事情。 1.打开 OpenCV库，选择“Open CV for Vision”工具。 2.使用“Image Properties”工具查看图像中的像素坐标和内参数，以及像素坐标与其内部几何形状之间的关系。 3.如果您不确定相机内参数和像素坐标之间的关系，则可以使用“Image Properties”工具来查看相机内参数和像素坐标之间的关系。 4.然后，您可以选择要在计算机上使用图像处理函数、工具或库的其他方式来对图像进行进一步处理。 5.对于这些图像，您可以使用 OpenCV中提供的所有函数来计算相机内参数和像素坐标之间的关系。这些函数是非常强大的，因此您可以轻松地创建自己的标定工具。OpenCV库中提供了许多常用功能，包括： （1）摄像机内部几何形状参数估计：这是一种用于估计摄像机内部几何形状参数的函数。您可以使用该函数来估计摄像机内部几何形状参数并获得关于这些参数的统计数据。 （2）相机标定：这是一个用于计算图像中像素坐标与其内部几何形状之间关系的函数，您可以使用该函数来进行相机标定。 （3）相机标定模板：这是一个用于创建和配置相机标定模板以完成特定任务的函数，例如： 6.最后，您可以将 OpenCV库中提供的其他函数与 OpenCV中提供的其他工具（例如 PnPy Extend）一起使用，以完成特定任务。
 *  4.标定结果
    
    在 OpenCV中，您可以使用多个图像进行相机标定，从而获得更精确的相机标定结果。如果您对此感兴趣，请阅读 OpenCV中的有关多图像相机标定的示例代码。 注意：该程序并未自动计算内参数，所以您需要手动输入您的内参数值。 下面是 opencv中用来计算相机内参数的代码。在这个示例代码中，我们将使用给定的内参数值计算出像素坐标与世界坐标之间的关系。 最后，我们可以将此关系应用到图像上，以获得更准确的图像。 要获得更准确的图像，我们可以使用 OpenCV中提供的其他工具（如 TensorFlow）来实现该功能。 实际上，您可以使用 OpenCV中提供的其他工具来优化图像。例如，使用 TensorFlow中提供的 Embedded Optimization （）函数可以将图像进行分割，然后使用多个图像进行重建。

**以下是常用的OpenCV相机标定代码：**

1. 单目相机标定：  
\`\`\`python  
import numpy as np  
import cv2  
\# 设置棋盘格的尺寸  
chessboard\_size = (9, 6)  
\# 设置棋盘格的物理尺寸  
square\_size = 0.025  
\# 获取棋盘格角点的图像坐标和物理坐标  
def get\_chessboard\_corners(images):  
objpoints = \[\]  
imgpoints = \[\]  
objp = np.zeros((chessboard\_size\[0\] \* chessboard\_size\[1\], 3), np.float32)  
objp\[:, :2\] = np.mgrid\[0:chessboard\_size\[0\], 0:chessboard\_size\[1\]\].T.reshape(-1, 2) \* square\_size  
for img in images:  
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR\_BGR2GRAY)  
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard\_size, None)  
if ret:  
objpoints.append(objp)  
imgpoints.append(corners)  
return objpoints, imgpoints  
\# 标定相机  
def calibrate\_camera(images):  
objpoints, imgpoints = get\_chessboard\_corners(images)  
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, images\[0\].shape\[:2\], None, None)  
return ret, mtx, dist, rvecs, tvecs  
\`\`\`  
2. 双目相机标定：  
\`\`\`python  
import numpy as np  
import cv2  
\# 设置棋盘格的尺寸  
chessboard\_size = (9, 6)  
\# 设置棋盘格的物理尺寸  
square\_size = 0.025  
\# 获取棋盘格角点的图像坐标和物理坐标  
def get\_chessboard\_corners(images\_left, images\_right):  
objpoints = \[\]  
imgpoints\_left = \[\]  
imgpoints\_right = \[\]  
objp = np.zeros((chessboard\_size\[0\] \* chessboard\_size\[1\], 3), np.float32)  
objp\[:, :2\] = np.mgrid\[0:chessboard\_size\[0\], 0:chessboard\_size\[1\]\].T.reshape(-1, 2) \* square\_size  
for i in range(len(images\_left)):  
gray\_left = cv2.cvtColor(images\_left\[i\], cv2.COLOR\_BGR2GRAY)  
gray\_right = cv2.cvtColor(images\_right\[i\], cv2.COLOR\_BGR2GRAY)  
ret\_left, corners\_left = cv2.findChessboardCorners(gray\_left, chessboard\_size, None)  
ret\_right, corners\_right = cv2.findChessboardCorners(gray\_right, chessboard\_size, None)  
if ret\_left and ret\_right:  
objpoints.append(objp)  
imgpoints\_left.append(corners\_left)  
imgpoints\_right.append(corners\_right)  
return objpoints, imgpoints\_left, imgpoints\_right  
\# 标定相机  
def calibrate\_camera(images\_left, images\_right):  
objpoints, imgpoints\_left, imgpoints\_right = get\_chessboard\_corners(images\_left, images\_right)  
ret, mtx\_left, dist\_left, mtx\_right, dist\_right, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpoints\_left, imgpoints\_right, None, None, None, None, images\_left\[0\].shape\[:2\], flags=cv2.CALIB\_FIX\_INTRINSIC)  
return ret, mtx\_left, dist\_left, mtx\_right, dist\_right, R, T, E, F  
\`\`\`

[f0ac64e86c8845dbae06205a4f73906e.jpeg]: https://img-blog.csdnimg.cn/f0ac64e86c8845dbae06205a4f73906e.jpeg