OpenCV开发笔记（七十六）：相机标定（一）：识别棋盘并绘制角点

摘要：

rs()绘制角点。
5. 重复以上步骤，直到所有图片处理完毕。
6. 6. 使用calibrateCamera()函数计算相机参数。

代码示例:

import cv2
import numpy as np

# 读取标定图片
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 定义棋盘格尺寸
chessboard_size = (9, 6)

# 识别棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)

if ret:
    # 绘制角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret)
            cv2.imshow('img', img)
                cv2.waitKey(0)
# 计算相机参数
object_points = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), dtype=np.float32)
object_points[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)
image_points = corners.reshape(-1, 2)

ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([object_points], [image_points], gray.shape[::-1], None, None)

技巧与实践

概念介绍

1. 使用findChessboardCorners()函数识别棋盘格时，可以设置角点搜索的精确度。
2. 2. drawChessboardCorners()函数可以用于可视化识别结果。

实践案例

在标定图片时，可以适当增加棋盘格的倾斜角度，以获得更准确的标定结果。

常见问题与解答

Q1:如何确保标定图片的质量？
A1:确保拍摄环境光线均匀，避免棋盘格反光，增加棋盘格的倾斜角度。

Q2:如何处理识别失败的图片？
A2:可以尝试调整图片的对比度和亮度，然后再次识别。

结论与展望

相机标定是计算机视觉中的基础步骤。通过本文的介绍，读者可以掌握使用OpenCV进行相机标定的基本方法和技巧，为后续的视觉项目奠定基础。未来的工作可以考虑结合深度学习等先进技术，进一步提高标定精度和效率。
本文介绍了使用OpenCV进行相机标定的基本步骤，重点讨论了如何识别棋盘并绘制角点。内容包括基础知识回顾、方案设计、实现步骤、代码示例、技巧与实践、常见问题与解答等。本文旨在帮助读者掌握相机标定的基本方法和技巧，为后续的计算机视觉项目奠定基础。

阅读时长：约60分钟
关键词：OpenCV、相机标定、棋盘识别、角点绘制

引言

背景介绍

相机标定是计算机视觉中的基础步骤，用于获取相机的内参和外参。准确标定对后续的视觉任务至关重要。

文章目的

本文旨在详细介绍如何使用OpenCV进行相机标定，重点关注棋盘识别和角点绘制。

基础知识回顾

基本概念

相机标定是确定相机内参矩阵和外参矩阵的过程。内参矩阵描述相机本身的属性，外参矩阵描述相机在世界坐标系中的位置和姿态。

核心组件

• 内参矩阵：描述相机焦距、主点等属性。
• • 外参矩阵：描述相机在世界坐标系中的位置和姿态。
• • 棋盘格：用于获取图像中的角点。
• • 角点检测：识别棋盘格中的角点。

工作流程

1. 准备标定图片：在不同角度拍摄棋盘格图片。
2. 2. 识别图片中的棋盘格。
3. 3. 提取棋盘格中的角点。
4. 4. 利用角点坐标计算相机参数。
5. 5. 校验标定结果。

需求分析

• 准确识别棋盘格。
• • 精确提取角点坐标。
• • 计算相机内参和外参。

设计方案

实现步骤

1. 读取标定图片。
2. 2. 将图片转换为灰度图。
3. 3. 使用findChessboardCorners()函数识别棋盘格。
4. 4. 如果识别成功，使用drawChessboardCorne