Camera Calibration 相机标定
Camera Calibration 相机标定
一、相机标定方法
在opencv中提供了一组函数用于实现相机的标定,标定返回的值包括:相机内参矩阵(fx fy xc yc)、相机外参矩阵(R t)以及畸变矩阵。
标定的步骤如下:
准备棋盘格,棋盘格图片可以自行打印,以下使用107方格的棋盘格,交点则为96,棋盘格的大小1mm,即
gridsize=1拍照,拍照的原则是多角度,根据理论至少要两种角度的拍照,实际中通常会拍20张左右;
使用opencv提供的角点检测函数findChessboardCorners找到棋盘格中的角点,并将每幅图片的角点值存放到list中,同时将棋盘格的角点的三维坐标存放到另一个list。
使用calibrateCamera函数获取内存矩阵、畸变矩阵、旋转矩阵以及转移矩阵。
5.使用undistort函数将畸变的图像进行校正并查看校正后的图片效果。
- 代码如下(opencv_3.4.3):
#!/usr/bin/env
python3
-*- coding: utf-8
-*-
import numpy as np
import cv2
#图片角点个数
objp_dict
= {
1: (9, 5),2: (9, 6),3: (9, 6),4: (9, 6),5: (9, 6),6: (9, 6),7: (9, 6),8: (9, 6),9: (9, 6),10: (9, 6),11: (9, 6),12: (9, 6),13: (9, 6),14: (9, 6),15: (9, 6),16: (9, 6),18: (9, 6),17: (9, 6),19: (9, 6),20: (9, 6),
}
objp_list
= []
corners_list
= []
for k in objp_dict:
nx, ny = objp_dict[k]# Prepare object
points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) …,(6,5,0) gridsize=1(mm)
objp = np.zeros((nx*ny,3), np.float32)#生成角点的三维坐标objp[:,:2] = np.mgrid[0:nx,
0:ny].T.reshape(-1,2)
# Make a list of
calibration images
fname = 'camera_cal/calibration%s.jpg' % str(k)img = cv2.imread(fname)# Convert to
grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Find the
chessboard corners
ret, corners =
cv2.findChessboardCorners(gray, (nx, ny), None)
# If found, save
& draw corners
if ret == True:#
Save object points and corresponding corners
objp_list.append(objp)corners_list.append(corners)#
Draw and display the corners
#cv2.drawChessboardCorners(img,
(nx, ny), corners, ret)
#plt.imshow(img)#plt.show()#print('Found
corners for %s’ % fname)
else:print('Warning:
ret = %s for %s’
% (ret, fname))
img
= cv2.imread(‘camera_cal/calibration1.jpg’)
img_size
= (img.shape[1], img.shape[0])
‘’’
mtx : 内参矩阵
dist: 畸变矩阵
rvecs : 旋转矩阵
tvecs : 转移矩阵
‘’’
ret,
mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objp_list, corners_list,
img_size,None,None)
#将原始图片转换成未发生畸变的图片
dst
= cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
com_img
= np.hstack((img, dst))
cv2.namedWindow(‘image’,
cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow(‘image’,
com_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
二、 什么是相机标定(What is Camera Calibration?)
找到影响图像成像过程的内部相机参数:
图像中心(不是width/2,
height/2)
焦距长度
行像素和列像素的比例因子
扭曲factor
镜片扭曲
三、动机
Camera Calibration 用于
重构真实世界模型:Virtual L.A. project
与世界交互:e.g.机器人
如上图所示,估计红色与蓝色两个点的几何投影
四、 图像的行列比例(Scaling of Rows and
Columns in Image)
相机像素不是完全符合正方形
相机输出可能模糊为近似值(NTSC)
图像可能从数据卡上获得 ·A/D转换器采样NTSC信号
相机->NTSC信号->转换为数字信号->显示器上显示
五、 混合透镜成像(Compound Lens Imaging)
单透镜系统在其周围部分会造成图像扭曲(image distort)
混合透镜可以用于减少彩色效应和针垫效应
普通摄像机的相机图像平面
对同样的针孔摄像机(pinhole camera),相机图像平面(camera image plane)不同
六、相机标定目标
将所拍摄图像在三维坐标系中找到对应位置
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