基于python的相机标定

基于 Python 的相机标定 本资源摘要信息对基于 Python 的相机标定进行了详细的介绍。相机标定是计算机视觉领域中一个重要的概念，它的目的是为了获取摄像机的内外参数，以便进行图像处理和三维重构。 一、相机标定的原理 相机标定的原理可以分为四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系。世界坐标系是一个三维直角坐标系，用于描述相机和待测物体的空间位置。相机坐标系也是一个三维直角坐标系，原点位于镜头光心处。图像坐标系是一个二维直角坐标系，反映了相机 CCD/CMOS 芯片中像素的排列情况。像素坐标系是一个二维直角坐标系，反映了图像中的像素排列情况。 二、相机标定的目的 相机标定的目的包括两方面：一是校正镜头畸变，以获取高质量的图像；二是根据获取的图像重构三维场景。 三、相机标定的总体原理 相机标定的总体原理是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。 四、相机参数标定 相机参数标定是通过一定方法求得上述成像模型中的各个未知量（5 个内参、6 个外参以及畸变参数）。这里主要介绍平面标定法，其操作相对简单，实际应用中很常用。 五、相机标定步骤 相机标定步骤包括以下几个步骤：用相机对其进行不同角度的拍摄，得到一组图像；对图像中的特征点进行检测，得到标定板角点的像素坐标值；计算得到标定板角点的物理坐标值；求解内参矩阵与外参矩阵；求解畸变参数；最后利用 L-M 算法对上述参数进行优化。 六、源代码编写 基于 Python 的相机标定可以使用 OpenCV 库来实现，通过编写 Python 代码来实现相机标定的各个步骤。 七、运行结果 对标定结果进行评价的方法是通过得到的摄像机内外参数，对空间的三维点进行重新投影计算，得到空间三维点在图像上新的投影点的坐标，计算投影坐标和亚像素角点坐标之间的偏差，偏差越小，标定结果越好。