OpenCV开发笔记（七十六）：相机标定（一）：识别棋盘并绘制角点 |
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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 使用findChessboardCorners()函数识别棋盘格时，可以设置角点搜索的精确度。 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 准备标定图片：在不同角度拍摄棋盘格图片。 识别图片中的棋盘格。 提取棋盘格中的角点。 利用角点坐标计算相机参数。 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 读取标定图片。 将图片转换为灰度图。 使用findChessboardCorners()函数识别棋盘格。 如果识别成功，使用drawChessboardCorne |
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