OpenCV实现相机校正

本文实例为大家分享了OpenCV实现相机校正的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1. 相机标定

根据张正友校正算法，利用棋盘格数据校正对车载相机进行校正，计算其内参矩阵，外参矩阵和畸变系数。

标定的流程是：

• 准备棋盘格数据，即用于标定的图片
• 对每一张图片提本文来源[email protected]搞@^&代*@码2网取角点信息
• 在棋盘上绘制提取到的角点（非必须，只是为了显示结果）
• 利用提取的角点对相机进行标定
• 获取相机的参数信息

2.关于相机校正用到的几个API：

1、寻找棋盘图中的棋盘角点

rect, corners = cv2.findChessboardCorners(image, pattern_size, flags)

参数：

• Image: 输入的棋盘图，必须是8位的灰度或者彩色图像
• Pattern_size:棋盘图中每行每列的角点个数（内角点）。
• flags: 用来定义额外的滤波步骤以有助于寻找棋盘角点。所有的变量都可以单独或者以逻辑或的方式组合使用。取值主要有：

      CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ：使用自适应阈值（通过平均图像亮度计算得到）将图像转换为黑白图，而不是一个固定的阈值。

        CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE ：在利用固定阈值或者自适应的阈值进行二值化之前，先使用cvNormalizeHist来均衡化图像亮度。

        CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS ：使用其他的准则（如轮廓面积，周长，方形形状）来去除在轮廓检测阶段检测到的错误方块。

返回：

• Corners:检测到的角点
• rect: 输出是否找到角点，找到角点返回1，否则返回0

2、检测完角点之后可以将测到的角点绘制在图像上，使用的API是：

cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, rect)

参数：

• Img: 预绘制检测角点的图像
• pattern_size : 预绘制的角点的形状
• corners: 角点矩阵
• rect： 表示是否所有的棋盘角点被找到，可以设置为findChessboardCorners的返回值

注意：如果发现了所有的角点，那么角点将用不同颜色绘制（每行使用单独的颜色绘制），并且把角点以一定顺序用线连接起来。

3、利用定标的结果计算内外参数

ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, image_size, None, None)

参数：

• Object_points:世界坐标系中的点，在使用棋盘的场合，令z的坐标值为0，而x,y坐标用里面来度量，选用英寸单位，那么所有参数计算的结果也是用英寸表示。最简单的方式是定义棋盘的每一个方块为一个单位。
• image_points:在图像中寻找到的角点的坐标，包含object_points所提供的所有点
• image_size: 图像的大小，以像素为衡量单位

返回：

• ret: 返回值
• mtx: 相机的内参矩阵，大小为3*3的矩阵
• dist: 畸变系数，为5*1大小的矢量
• rvecs: 旋转变量
• tvecs: 平移变量

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[搞代码]

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