Python使用OpenCV进行标定.pdf

【Python使用OpenCV进行标定】的教程主要涵盖了相机标定的基本流程，使用OpenCV库在Python中实现。相机标定是计算机视觉中一个关键步骤，用于校正摄像头的几何失真并获取相机的内参。 一、标定准备 OpenCV推荐使用棋盘格作为标定对象，因为它提供了容易检测的二维特征点。棋盘格的每个角点在3D空间中可视为(X,Y,0)坐标，Z轴取0是因为假设棋盘格位于XY平面上。通过测量棋盘格的尺寸，可以为每个角点分配精确的3D坐标，这些点称为object points。在图像上检测到的对应角点称为image points。 二、检测棋盘格角点 OpenCV的`cv2.findChessboardCorners()`函数用于自动检测棋盘格角点。用户需要提供棋盘格的大小（如10*7），以及每个方格的边长（如20mm）。如果检测成功，函数将返回角点的像素坐标。为了增加稳定性，可以使用`cv2.cornerSubPix()`细化角点位置，`cv2.drawChessboardCorners()`则能帮助可视化检测结果。 三、相机标定 利用收集到的object points和image points，可以调用`cv2.calibrateCamera()`进行标定。该函数会返回内参数矩阵（camera matrix）、畸变系数、旋转矩阵和位移向量。这些参数对于去除图像的径向和切向失真至关重要。 四、去畸变 `cv2.getOptimalNewCameraMatrix()`函数可以根据自由比例因子alpha优化内参数矩阵和畸变系数。alpha值为0时，会去除畸变后的边缘像素；为1时，会包含额外的黑色像素，并提供ROI进行剪裁。去畸变操作可以通过`cv2.undistort()`函数完成，或使用`initUndistortRectifyMap()`和`remap()`组合实现更精细的映射处理。 五、反投影误差评估 通过计算反投影误差，可以评估标定质量。使用`cv2.projectPoints()`计算3D点在图像上的投影，然后比较投影点与实际检测点的差异。计算所有图像的平均误差，得到反投影误差，误差越小，标定效果越好。 总结来说，Python使用OpenCV进行相机标定包括：制作棋盘格，检测角点，进行标定，去除畸变，并通过反投影误差评估标定质量。这个过程对于精确的计算机视觉应用，如自动驾驶、无人机导航或增强现实至关重要。