opencv标定（opencv 标定和畸变校正）

# 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含数百种计算机视觉算法，广泛应用于图像处理、视频分析、物体识别等领域。标定是计算机视觉中的一个重要环节，用于确定相机的内部参数和外部参数。本文将详细介绍OpenCV中相机标定的方法和技术。# 多级标题1. 相机标定的基本概念 2. OpenCV中的相机标定流程 3. 相机标定的准备步骤 4. 使用OpenCV进行相机标定的具体步骤 5. 标定结果的评估与优化 6. 应用实例：基于标定结果的图像校正## 1. 相机标定的基本概念### 1.1 相机模型 相机标定的目的是为了建立实际物理世界坐标系到相机图像平面坐标的映射关系。相机模型通常分为内参和外参两部分。-

内参

：描述了相机内部结构，如焦距、主点位置、镜头畸变等。 -

外参

：描述了相机相对于世界坐标系的位置和方向。### 1.2 标定目的 通过标定可以获取相机的内参矩阵和畸变系数，从而实现对图像的精确校正，提高图像处理的精度。## 2. OpenCV中的相机标定流程### 2.1 准备阶段 在正式进行标定之前，需要准备好标定板（通常是棋盘格图案），并拍摄多张包含该标定板的照片。### 2.2 标定过程 使用OpenCV提供的函数对这些照片进行处理，提取特征点，并计算出相机的内参和畸变系数。## 3. 相机标定的准备步骤### 3.1 获取标定板 标定板是用于相机标定的关键工具。最常用的是黑白相间的棋盘格图案。### 3.2 拍摄照片 将标定板放置在不同的位置和角度下，拍摄多张照片。确保每张照片都包含完整的标定板。## 4. 使用OpenCV进行相机标定的具体步骤### 4.1 导入必要的库 ```python import cv2 import numpy as np ```### 4.2 读取图片并检测角点 ```python def find_chessboard_corners(images):criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)objp = np.zeros((9

6, 3), np.float32)objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2)objpoints = [] # 3d point in real world spaceimgpoints = [] # 2d points in image plane.for fname in images:img = cv2.imread(fname)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9, 6), None)if ret == True:objpoints.append(objp)corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)imgpoints.append(corners2)img = cv2.drawChessboardCorners(img, (9, 6), corners2, ret)cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey(500)cv2.destroyAllWindows()return objpoints, imgpoints ```### 4.3 计算内参和畸变系数 ```python def calibrate_camera(objpoints, imgpoints, img_size):ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img_size, None, None)return ret, mtx, dist, rvecs, tvecs ```## 5. 标定结果的评估与优化### 5.1 评估标定结果 通过计算重投影误差来评估标定结果的质量。 ```python def evaluate_calibration(objpoints, imgpoints, mtx, dist, img_size):mean_error = 0for i in range(len(objpoints)):imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)error = cv2.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv2.NORM_L2) / len(imgpoints2)mean_error += errorprint("Total error: {:.2f}".format(mean_error/len(objpoints))) ```### 5.2 优化标定结果 如果标定结果不理想，可以通过增加更多的标定图像或调整标定参数来优化结果。## 6. 应用实例：基于标定结果的图像校正### 6.1 校正图像 ```python def undistort_image(image, mtx, dist):h, w = image.shape[:2]newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))dst = cv2.undistort(image, mtx, dist, None, newcameramtx)x, y, w, h = roidst = dst[y:y+h, x:x+w]return dst ```### 6.2 应用实例 ```python img = cv2.imread('test_image.jpg') dst = undistort_image(img, mtx, dist) cv2.imshow('Undistorted Image', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```# 结论通过本文的介绍，我们了解了OpenCV中相机标定的基本概念、流程以及具体的操作步骤。相机标定是计算机视觉中不可或缺的一环，能够显著提升图像处理的效果。希望本文的内容能够帮助读者更好地理解和应用相机标定技术。

简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含数百种计算机视觉算法，广泛应用于图像处理、视频分析、物体识别等领域。标定是计算机视觉中的一个重要环节，用于确定相机的内部参数和外部参数。本文将详细介绍OpenCV中相机标定的方法和技术。

多级标题1. 相机标定的基本概念 2. OpenCV中的相机标定流程 3. 相机标定的准备步骤 4. 使用OpenCV进行相机标定的具体步骤 5. 标定结果的评估与优化 6. 应用实例：基于标定结果的图像校正

1. 相机标定的基本概念

1.1 相机模型 相机标定的目的是为了建立实际物理世界坐标系到相机图像平面坐标的映射关系。相机模型通常分为内参和外参两部分。- **内参**：描述了相机内部结构，如焦距、主点位置、镜头畸变等。 - **外参**：描述了相机相对于世界坐标系的位置和方向。

1.2 标定目的 通过标定可以获取相机的内参矩阵和畸变系数，从而实现对图像的精确校正，提高图像处理的精度。

2. OpenCV中的相机标定流程

2.1 准备阶段 在正式进行标定之前，需要准备好标定板（通常是棋盘格图案），并拍摄多张包含该标定板的照片。

2.2 标定过程 使用OpenCV提供的函数对这些照片进行处理，提取特征点，并计算出相机的内参和畸变系数。

3. 相机标定的准备步骤

3.1 获取标定板 标定板是用于相机标定的关键工具。最常用的是黑白相间的棋盘格图案。

3.2 拍摄照片 将标定板放置在不同的位置和角度下，拍摄多张照片。确保每张照片都包含完整的标定板。

4. 使用OpenCV进行相机标定的具体步骤

4.1 导入必要的库 ```python import cv2 import numpy as np ```

4.2 读取图片并检测角点 ```python def find_chessboard_corners(images):criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)objp = np.zeros((9*6, 3), np.float32)objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2)objpoints = []

3d point in real world spaceimgpoints = []

2d points in image plane.for fname in images:img = cv2.imread(fname)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9, 6), None)if ret == True:objpoints.append(objp)corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)imgpoints.append(corners2)img = cv2.drawChessboardCorners(img, (9, 6), corners2, ret)cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey(500)cv2.destroyAllWindows()return objpoints, imgpoints ```

4.3 计算内参和畸变系数 ```python def calibrate_camera(objpoints, imgpoints, img_size):ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img_size, None, None)return ret, mtx, dist, rvecs, tvecs ```

5. 标定结果的评估与优化

5.1 评估标定结果 通过计算重投影误差来评估标定结果的质量。 ```python def evaluate_calibration(objpoints, imgpoints, mtx, dist, img_size):mean_error = 0for i in range(len(objpoints)):imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)error = cv2.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv2.NORM_L2) / len(imgpoints2)mean_error += errorprint("Total error: {:.2f}".format(mean_error/len(objpoints))) ```

5.2 优化标定结果 如果标定结果不理想，可以通过增加更多的标定图像或调整标定参数来优化结果。

6. 应用实例：基于标定结果的图像校正

6.1 校正图像 ```python def undistort_image(image, mtx, dist):h, w = image.shape[:2]newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h))dst = cv2.undistort(image, mtx, dist, None, newcameramtx)x, y, w, h = roidst = dst[y:y+h, x:x+w]return dst ```

6.2 应用实例 ```python img = cv2.imread('test_image.jpg') dst = undistort_image(img, mtx, dist) cv2.imshow('Undistorted Image', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

结论通过本文的介绍，我们了解了OpenCV中相机标定的基本概念、流程以及具体的操作步骤。相机标定是计算机视觉中不可或缺的一环，能够显著提升图像处理的效果。希望本文的内容能够帮助读者更好地理解和应用相机标定技术。