使用Python进行相机校准 – OpenCV

简介

相机校准是计算机视觉中重要的步骤之一，它可以使相机的图像在现实世界中与实际场景相对应。OpenCV是一种用于计算机视觉应用的流行的开源库，它提供了强大的相机校准功能。这篇文章将介绍如何使用Python和OpenCV完成相机校准。

环境

为了运行本教程，您需要：

• 安装Python 3.6或以上版本
• 安装OpenCV

您可以通过运行以下命令来安装OpenCV：

pip install opencv-python

步骤

收集图像

要进行相机校准，您需要准备一组至少10张不同角度、不同距离和不同位置的图片，这些图片应该包含不同的物体、纹理和亮度。在拍摄过程中，相机应该保持静止不动。

提取角点

使用OpenCV中的findChessboardCorners函数来检查每张图片中的棋盘格角点。这个函数可以接受棋盘格图案的大小和每张图片的路径，然后返回一个成功检测到角点的bool值以及角点的坐标。在每张图片中检测到角点后，将其存储在一个列表中。

import cv2
import numpy as np

# 定义棋盘格尺寸
chessboard_size = (6, 9)

# 储存角点的列表
points = []

for i in range(10):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(f"image_{i}.jpg")
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)
    if ret:
        # 如果检测到角点，则将其添加到列表中
        points.append(corners)

计算相机矩阵

使用OpenCV中的calibrateCamera函数来计算相机和畸变系数。这个函数需要objectPoints和imagePoints，其中objectPoints是物体坐标，imagePoints是图像中的角点坐标。它还需要图像的大小和摄像机的初始矩阵。在成功求解后，它将返回相机矩阵和畸变系数。

# 计算物体坐标
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)

# 计算相机矩阵和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp]*len(points), points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机矩阵和畸变系数
print("相机矩阵:")
print(mtx)
print("畸变系数:")
print(dist)

矫正图片

使用OpenCV中的undistort函数来矫正图片。这个函数需要相机矩阵和畸变系数，以及原始图像。它将返回一个矫正后的图像。

# 矫正图片
img = cv2.imread("image_0.jpg")
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist)

# 显示结果
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("corrected", dst)
cv2.waitKey(0)

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python和OpenCV进行相机校准。我们学习了如何收集和提取角点，并计算出相机矩阵和畸变系数。最后，我们还演示了如何矫正图片。这些步骤是计算机视觉应用中很重要的一部分。