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有些相機(jī)的輸出的圖片與目標(biāo)有較大差距。這個時候我們就需要進(jìn)行相機(jī)的校正了。常見的相機(jī)校正算法有張正友校正算法等算法。我們可以根據(jù)張正友校正算法使用OpenCV實現(xiàn)相機(jī)校正。本文實例為大家分享了OpenCV實現(xiàn)相機(jī)校正的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下：
1. 相機(jī)標(biāo)定
根據(jù)張正友校正算法，利用棋盤格數(shù)據(jù)校正對車載相機(jī)進(jìn)行校正，計算其內(nèi)參矩陣，外參矩陣和畸變系數(shù)。
標(biāo)定的流程是：
- 準(zhǔn)備棋盤格數(shù)據(jù)，即用于標(biāo)定的圖片
- 對每一張圖片提取角點信息
- 在棋盤上繪制提取到的角點（非必須，只是為了顯示結(jié)果）
- 利用提取的角點對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定
- 獲取相機(jī)的參數(shù)信息
2.關(guān)于相機(jī)校正用到的幾個API：
1、尋找棋盤圖中的棋盤角點
rect, corners = cv2.findChessboardCorners(image, pattern_size, flags)參數(shù)：
- Image: 輸入的棋盤圖，必須是8位的灰度或者彩色圖像
- Pattern_size:棋盤圖中每行每列的角點個數(shù)（內(nèi)角點）。
- flags: 用來定義額外的濾波步驟以有助于尋找棋盤角點。所有的變量都可以單獨(dú)或者以邏輯或的方式組合使用。取值主要有：
CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ：使用自適應(yīng)閾值（通過平均圖像亮度計算得到）將圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖，而不是一個固定的閾值。
CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE ：在利用固定閾值或者自適應(yīng)的閾值進(jìn)行二值化之前，先使用cvNormalizeHist來均衡化圖像亮度。
CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS ：使用其他的準(zhǔn)則（如輪廓面積，周長，方形形狀）來去除在輪廓檢測階段檢測到的錯誤方塊。
返回：
- Corners:檢測到的角點
- rect: 輸出是否找到角點，找到角點返回1，否則返回0
2、檢測完角點之后可以將測到的角點繪制在圖像上，使用的API是：
cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, rect)參數(shù)：
- Img: 預(yù)繪制檢測角點的圖像
- pattern_size : 預(yù)繪制的角點的形狀
- corners: 角點矩陣
- rect： 表示是否所有的棋盤角點被找到，可以設(shè)置為findChessboardCorners的返回值
注意：如果發(fā)現(xiàn)了所有的角點，那么角點將用不同顏色繪制（每行使用單獨(dú)的顏色繪制），并且把角點以一定順序用線連接起來。
3、利用定標(biāo)的結(jié)果計算內(nèi)外參數(shù)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, image_size, None, None)參數(shù)：
- Object_points:世界坐標(biāo)系中的點，在使用棋盤的場合，令z的坐標(biāo)值為0，而x,y坐標(biāo)用里面來度量，選用英寸單位，那么所有參數(shù)計算的結(jié)果也是用英寸表示。最簡單的方式是定義棋盤的每一個方塊為一個單位。
- image_points:在圖像中尋找到的角點的坐標(biāo)，包含object_points所提供的所有點
- image_size: 圖像的大小，以像素為衡量單位
返回：
- ret: 返回值
- mtx: 相機(jī)的內(nèi)參矩陣，大小為3*3的矩陣
- dist: 畸變系數(shù)，為5*1大小的矢量
- rvecs: 旋轉(zhuǎn)變量
- tvecs: 平移變量
2.1 圖像去畸變
上一步中得到相機(jī)的內(nèi)參及畸變系數(shù)，利用其進(jìn)行圖像的去畸變，最直接的方法就是調(diào)用opencv中的函數(shù)得到去畸變的圖像：
def img_undistort(img, mtx, dist):
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
return dst求畸變的API:
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)參數(shù)：
- Img: 要進(jìn)行校正的圖像
- mtx: 相機(jī)的內(nèi)參
- dist: 相機(jī)的畸變系數(shù)
返回：
- dst: 圖像校正后的結(jié)果
3. 相機(jī)校正
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import glob
def plot_contrast_imgs(origin_img, converted_img, origin_img_title="origin_img", converted_img_title="converted_img", converted_img_gray=False):
"""
用于對比顯示兩幅圖像
"""
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 20))
ax1.set_title(origin_img_title)
ax1.imshow(origin_img)
ax2.set_title(converted_img_title)
if converted_img_gray==True:
ax2.imshow(converted_img, cmap="gray")
else:
ax2.imshow(converted_img)
plt.show()
# 1. 參數(shù)設(shè)定:定義棋盤橫向和縱向的角點個數(shù)并指定校正圖像的位置
nx = 9
ny = 6
file_paths = glob.glob("./camera_cal/calibration*.jpg")
# 2. 計算相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)及畸變系數(shù)
def cal_calibrate_params(file_paths):
object_points = [] # 三維空間中的點：3D
image_points = [] # 圖像空間中的點：2d
# 2.1 生成真實的交點坐標(biāo)：類似(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)的三維點
objp = np.zeros((nx * ny, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:nx, 0:ny].T.reshape(-1, 2)
# 2.2 檢測每幅圖像角點坐標(biāo)
for file_path in file_paths:
img = cv2.imread(file_path)
# 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 自動檢測棋盤格內(nèi)4個棋盤格的角點（2白2黑的交點）
rect, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (nx, ny), None)
# 若檢測到角點，則將其存儲到object_points和image_points
if rect == True:
object_points.append(objp)
image_points.append(corners)
# 2.3 獲取相機(jī)參數(shù)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None)
return ret, mtx, dist, rvecs, tvecs
def img_undistort(img, mtx, dist):
"""
圖像去畸變
"""
return cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
# 測試去畸變函數(shù)的效果
file_paths = glob.glob("./camera_cal/calibration*.jpg")
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cal_calibrate_params(file_paths)
if mtx.any() != None: # a.any() or a.all()
img = mpimg.imread("./camera_cal/calibration1.jpg")
undistort_img = img_undistort(img, mtx, dist)
plot_contrast_imgs(img, undistort_img)
print("done!")
else:
print("failed")執(zhí)行代碼：
以上就是使用OpenCV實現(xiàn)相機(jī)校正的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持W3Cschool。
