基于python opencv单目相机标定的示例代码
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2022-06-15 10:44:50
相机固定不动,通过标定版改动不同方位的位姿进行抓拍import cv2camera=cv2.videocapture(1)i = 0while 1: (grabbed, img) = camer...
相机固定不动,通过标定版改动不同方位的位姿进行抓拍
import cv2 camera=cv2.videocapture(1) i = 0 while 1: (grabbed, img) = camera.read() cv2.imshow('img',img) if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('j'): # 按j保存一张图片 i += 1 u = str(i) firename=str('./img'+u+'.jpg') cv2.imwrite(firename, img) print('写入:',firename) if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'): break
将抓拍好的图片存放程序的同一级目录下 运行标定代码如下:
# 相机标定 import cv2 # 修改目录 # 首先读取图像并转为灰度图 img = cv2.imread('c1.jpg') gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray) # cv2.imshow("img",img) # cv2.imshow("gray",gray) # 使用opencv的cv2.findchessboardcorners()函数找出棋盘图中的对角(即图片中黑白相对的点的坐标), # 同时使用cv2.drawchessboardcorners()将之画出来 # cv2.findchessboardcorners参数patternsize取(9,5)--棋盘图中每行和每列交点的个数 # 其原因在于导入的图片./camera_cal/calibration1.jpg数一下交点的数目,一行有9个,一列有5个 # adam博客当中取(9,6)原因在于他的图和我的图不一样,认真数一下可以发现他的图确实是一行9个一列6个角点 # 事实证明,可以取任何只要在size小于图片中的交点数即可 # 函数解析参见官网https://docs.opencv.org/3.3.0/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html # it returns the corner points and retval which will be true if pattern is obtained. # these corners will be placed in an order (from left-to-right, top-to-bottom) ret, corners = cv2.findchessboardcorners(gray, (9, 5),none) print(ret) print(corners) # 交点坐标 if ret == true: img = cv2.drawchessboardcorners(img, (9, 5), corners, ret) cv2.imshow("final",img) cv2.waitkey() cv2.destroyallwindows()
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