实验四-相机标定
基本原理
1、畸变
相机标定指建立相机图像像素位置与场景点位置之间的关系，根据相机成像模型，由特征点在图像中坐标与世界坐标的对应关系，求解相机模型的参数。相机需要标定的模型参数包括内部参数和外部参数。我们相机拍摄照片是将3维世界中的图像通过相机的转化为2维的图像。在世界坐标中的一条直线上的点在相机上只呈现出了一个点，实际中，镜头并非理想的透视成像，带有不同程度的畸变。
2、模型求解
（该次实验涉及到的公式较多，因此这次实验采用截图的方式）
方程和约束
2D 图像点：m = [ u , v ] T m=[u,v]^Tm=[u,v] T
3D 空间点：M = [ X , Y , Z ] T M=[X,Y,Z]^TM=[X,Y,Z] T
齐次坐标：
描述空间坐标到图像坐标的映射
s: 世界坐标系到图像坐标系的尺度因子
K: 相机内参矩阵
(u0,v0): 像主点坐标
α, β: 焦距与像素横纵比的融合
γ: 径向畸变参数
不妨设棋盘格位于Z = 0
定义旋转矩阵R的第i列为 ri, 则有:
于是空间到图像的映射可改为：
代码
# -*- coding: utf-8 -*-
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 * 6, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:6, 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("D:/PyCharm/chessboard/*.jpg")
i=0;
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
size = gray.shape[::-1]
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6, 6), None)
#print(corners)
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
#print(corners2)
if [corners2]:
img_points.append(corners2)
else:
img_points.append(corners)
cv2.drawChessboardCorners(img, (6,6), corners, ret) # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值
i+=1;
cv2.imwrite('conimg'+str(i)+'.jpg' , img)
cv2.waitKey(1500)
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("-----------------------------------------------------")
img = cv2.imread(images[2])
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))#显示更大范围的图片（正常重映射之后会删掉一部分图像）
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('calibresult3.jpg', dst1)
print ("方法一:dst的大小为:", dst1.shape)