Python+OpenCV学习（17）---摄像机标定

Python+OpenCV学习（17）---摄像机标定

原文：http://blog.csdn.net/firemicrocosm/article/details/48594897

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。

摄像机标定是机器人视觉进行目标定位跟踪的首要环节，通过标定板标定好摄像机的内外参数，然后进行后续的定位识别工作。本次介绍的摄像机标定的实验测试图像是OpenCV安装目录文件夹cpp\samples中的left0-left14.jpg图像。

下面是利用python语言结合OpenCV进行摄像机标定的代码：

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1. # -*- coding:utf-8 -*-  
2. __author__ = 'Microcosm'  
3.   
4. import cv2  
5. import numpy as np  
6. import glob  
7.   
8. # 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  
9. criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)  
10.   
11. # 获取标定板角点的位置  
12. objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)  
13. objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].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  
14.   
15. obj_points = []    # 存储3D点  
16. img_points = []    # 存储2D点  
17.   
18. images = glob.glob("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\calibrateImages\*.jpg")  
19. for fname in images:  
20.     img = cv2.imread(fname)  
21.     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
22.     size = gray.shape[::-1]  
23.     ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6), None)  
24.   
25.     if ret:  
26.         obj_points.append(objp)  
27.   
28.         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  
29.         if corners2:  
30.             img_points.append(corners2)  
31.         else:  
32.             img_points.append(corners)  
33.   
34.         cv2.drawChessboardCorners(img, (7,6), corners, ret)   # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值  
35.         cv2.imshow('img', img)  
36.         cv2.waitKey(50)  
37.   
38. print len(img_points)  
39. cv2.destroyAllWindows()  
40.   
41. # 标定  
42. ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points,size, None, None)  
43.   
44. print "ret:",ret  
45. print "mtx:\n",mtx        # 内参数矩阵  
46. print "dist:\n",dist      # 畸变系数   distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)  
47. print "rvecs:\n",rvecs    # 旋转向量  # 外参数  
48. print "tvecs:\n",tvecs    # 平移向量  # 外参数  
49.   
50. print("-----------------------------------------------------")  
51. # 畸变校正  
52. img = cv2.imread(images[12])  
53. h, w = img.shape[:2]  
54. newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))  
55. print newcameramtx  
56. print("------------------使用undistort函数-------------------")  
57. dst = cv2.undistort(img,mtx,dist,None,newcameramtx)  
58. x,y,w,h = roi  
59. dst1 = dst[y:y+h,x:x+w]  
60. cv2.imwrite('calibresult11.jpg', dst1)  
61. print "方法一:dst的大小为:", dst1.shape  
62.   
63. # undistort方法二  
64. print("-------------------使用重映射的方式-----------------------")  
65. mapx,mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx,dist,None,newcameramtx,(w,h),5)  # 获取映射方程  
66. #dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)      # 重映射  
67. dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_CUBIC)        # 重映射后，图像变小了  
68. x,y,w,h = roi  
69. dst2 = dst[y:y+h,x:x+w]  
70. cv2.imwrite('calibresult11_2.jpg', dst2)  
71. print "方法二:dst的大小为:", dst2.shape        # 图像比方法一的小  
72.   
73. print("-------------------计算反向投影误差-----------------------")  
74. tot_error = 0  
75. for i in xrange(len(obj_points)):  
76.     img_points2, _ = cv2.projectPoints(obj_points[i],rvecs[i],tvecs[i],mtx,dist)  
77.     error = cv2.norm(img_points[i],img_points2, cv2.NORM_L2)/len(img_points2)  
78.     tot_error += error  
79.   
80. mean_error = tot_error/len(obj_points)  
81. print "total error: ", tot_error  
82. print "mean error: ", mean_error  

下图是畸变校正前的图片：

通过标定获取摄像机内外参数以及畸变校正系数后对其进行校正：

方法一：

方法二：