利用opencv-python进行单张图片相机标定(附完整代码!!!)-马春杰杰

最近在做利用相机标定的项目，开始的时候使用的是win+vs2015+opencv，可他喵的，这台电脑一开始还可以，后面就死活不行了，提示什么应添加”;”.~~

实际上我已经加了，而且加的绝对是英文分号，还是不行，尝试了一天之后，遂放弃。改用python。下面是代码：

import cv2
import glob
import numpy as np
'''
cbraw和cbcol是我自己加的。tutorial用的棋盘足够大包含了7×6以上
个角点，我自己用的只有6×4。这里如果角点维数超出的话，标定的时候会报错。
'''
cbraw = 6
cbcol = 4
# prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
objp = np.zeros((cbraw*cbcol,3), np.float32)
'''
设定世界坐标下点的坐标值，因为用的是棋盘可以直接按网格取；
假定棋盘正好在x-y平面上，这样z值直接取0，简化初始化步骤。
mgrid把列向量[0:cbraw]复制了cbcol列，把行向量[0:cbcol]复制了cbraw行。
转置reshape后，每行都是4×6网格中的某个点的坐标。
'''
objp[:,:2] = np.mgrid[0:cbraw,0:cbcol].T.reshape(-1,2)

objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
#glob是个文件名管理工具
images = glob.glob("cal2.jpg")
for fname in images:
#对每张图片，识别出角点，记录世界物体坐标和图像坐标
    img = cv2.imread(fname) #source image
    #我用的图片太大，缩小了一半
    img = cv2.resize(img,None,fx=0.5, fy=0.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转灰度
    #cv2.imshow('img',gray)
    #cv2.waitKey(1000)
    #寻找角点，存入corners，ret是找到角点的flag
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray,(6,4),None)
    #criteria:角点精准化迭代过程的终止条件
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    #执行亚像素级角点检测
    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)

    objpoints.append(objp)
    imgpoints.append(corners2)
    #在棋盘上绘制角点,只是可视化工具
    img = cv2.drawChessboardCorners(gray,(6,4),corners2,ret)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)
'''
传入所有图片各自角点的三维、二维坐标，相机标定。
每张图片都有自己的旋转和平移矩阵，但是相机内参和畸变系数只有一组。
mtx，相机内参；dist，畸变系数；revcs，旋转矩阵；tvecs，平移矩阵。
'''
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
img = cv2.imread('cal2.jpg')
#注意这里跟循环开头读取图片一样，如果图片太大要同比例缩放，不然后面优化相机内参肯定是错的。
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5, fy=0.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
h,w = img.shape[:2]
'''
优化相机内参（camera matrix），这一步可选。
参数1表示保留所有像素点，同时可能引入黑色像素，
设为0表示尽可能裁剪不想要的像素，这是个scale，0-1都可以取。
'''
newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))
#纠正畸变
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

#这步只是输出纠正畸变以后的图片
x,y,w,h = roi
dst = dst[y:y+h, x:x+w]

#打印我们要求的两个矩阵参数
print("newcameramtx:\n",newcameramtx)
print("dist:\n",dist)
#计算误差
tot_error = 0
for i in range(len(objpoints)):
    imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)
    error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2)
    tot_error += error

print("total error: ", tot_error/len(objpoints))
cv2.imwrite('calibresult.png',dst)

import cv2

import glob

import numpy as np

'''

cbraw和cbcol是我自己加的。tutorial用的棋盘足够大包含了7×6以上

个角点，我自己用的只有6×4。这里如果角点维数超出的话，标定的时候会报错。

'''

cbraw = 6

cbcol = 4

# prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)

objp = np.zeros((cbraw*cbcol,3), np.float32)

'''

设定世界坐标下点的坐标值，因为用的是棋盘可以直接按网格取；

假定棋盘正好在x-y平面上，这样z值直接取0，简化初始化步骤。

mgrid把列向量[0:cbraw]复制了cbcol列，把行向量[0:cbcol]复制了cbraw行。

转置reshape后，每行都是4×6网格中的某个点的坐标。

'''

objp[:,:2] = np.mgrid[0:cbraw,0:cbcol].T.reshape(-1,2)

objpoints = [] # 3d point in real world space

imgpoints = [] # 2d points in image plane.

#glob是个文件名管理工具

images = glob.glob("cal2.jpg")

for fname in images:

#对每张图片，识别出角点，记录世界物体坐标和图像坐标

img = cv2.imread(fname) #source image

#我用的图片太大，缩小了一半

img = cv2.resize(img,None,fx=0.5, fy=0.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转灰度

#cv2.imshow('img',gray)

#cv2.waitKey(1000)

#寻找角点，存入corners，ret是找到角点的flag

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray,(6,4),None)

#criteria:角点精准化迭代过程的终止条件

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

#执行亚像素级角点检测

corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)

objpoints.append(objp)

imgpoints.append(corners2)

#在棋盘上绘制角点,只是可视化工具

img = cv2.drawChessboardCorners(gray,(6,4),corners2,ret)

cv2.imshow('img',img)

cv2.waitKey(0)

'''

传入所有图片各自角点的三维、二维坐标，相机标定。

每张图片都有自己的旋转和平移矩阵，但是相机内参和畸变系数只有一组。

mtx，相机内参；dist，畸变系数；revcs，旋转矩阵；tvecs，平移矩阵。

'''

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

img = cv2.imread('cal2.jpg')

#注意这里跟循环开头读取图片一样，如果图片太大要同比例缩放，不然后面优化相机内参肯定是错的。

img = cv2.resize(img,None,fx=0.5, fy=0.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

h,w = img.shape[:2]

'''

优化相机内参（camera matrix），这一步可选。

参数1表示保留所有像素点，同时可能引入黑色像素，

设为0表示尽可能裁剪不想要的像素，这是个scale，0-1都可以取。

'''

newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))

#纠正畸变

dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)

#这步只是输出纠正畸变以后的图片

x,y,w,h = roi

dst = dst[y:y+h, x:x+w]

#打印我们要求的两个矩阵参数

print("newcameramtx:\n",newcameramtx)

print("dist:\n",dist)

#计算误差

tot_error = 0

for i in range(len(objpoints)):

imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)

error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2)

tot_error += error

print("total error: ", tot_error/len(objpoints))

cv2.imwrite('calibresult.png',dst)

源图像见附件：

附

件

下

载

文件名称：cal2.jpg标定图片

文件大小：22.5k适用版本：

更新日期：2019年6月21日作者信息：

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