Python+OpenCV学习（17）---摄像机标定

原文：http://blog.csdn.net/firemicrocosm/article/details/48594897

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。

摄像机标定是机器人视觉进行目标定位跟踪的首要环节，通过标定板标定好摄像机的内外参数，然后进行后续的定位识别工作。本次介绍的摄像机标定的实验测试图像是OpenCV安装目录文件夹cpp\samples中的left0-left14.jpg图像。

下面是利用python语言结合OpenCV进行摄像机标定的代码：

[python] view plaincopy

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Microcosm'
import cv2
import numpy as np
import glob
# 设置寻找亚像素角点的参数，采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)
# 获取标定板角点的位置
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2) # 将世界坐标系建在标定板上，所有点的Z坐标全部为0，所以只需要赋值x和y
obj_points = [] # 存储3D点
img_points = [] # 存储2D点
images = glob.glob("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\calibrateImages\*.jpg")
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
size = gray.shape[::-1]
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6), None)
if ret:
obj_points.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5,5), (-1,-1), criteria) # 在原角点的基础上寻找亚像素角点
if corners2:
img_points.append(corners2)
else:
img_points.append(corners)
cv2.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners, ret) # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(50)
print len(img_points)
cv2.destroyAllWindows()
# 标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points,size, None, None)
print "ret:",ret
print "mtx:\n",mtx # 内参数矩阵
print "dist:\n",dist # 畸变系数 distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)
print "rvecs:\n",rvecs # 旋转向量 # 外参数
print "tvecs:\n",tvecs # 平移向量 # 外参数
print("-----------------------------------------------------")
# 畸变校正
img = cv2.imread(images[12])
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))
print newcameramtx
print("------------------使用undistort函数-------------------")
dst = cv2.undistort(img,mtx,dist,None,newcameramtx)
x,y,w,h = roi
dst1 = dst[y:y+h,x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult11.jpg', dst1)
print "方法一:dst的大小为:", dst1.shape
# undistort方法二
print("-------------------使用重映射的方式-----------------------")
mapx,mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx,dist,None,newcameramtx,(w,h),5) # 获取映射方程
#dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR) # 重映射
dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_CUBIC) # 重映射后，图像变小了
x,y,w,h = roi
dst2 = dst[y:y+h,x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult11_2.jpg', dst2)
print "方法二:dst的大小为:", dst2.shape # 图像比方法一的小
print("-------------------计算反向投影误差-----------------------")
tot_error = 0
for i in xrange(len(obj_points)):
img_points2, _ = cv2.projectPoints(obj_points[i],rvecs[i],tvecs[i],mtx,dist)
error = cv2.norm(img_points[i],img_points2, cv2.NORM_L2)/len(img_points2)
tot_error += error
mean_error = tot_error/len(obj_points)
print "total error: ", tot_error
print "mean error: ", mean_error

下图是畸变校正前的图片：

通过标定获取摄像机内外参数以及畸变校正系数后对其进行校正：

方法一：

方法二：

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