Python相机怎么标定（python 相机）

说起来，相机的标定就像是给孩子量身高一样，只不过孩子可以直接站在尺子上，而相机需要经过一番复杂的计算和校正。不过有了Python，这个过程就变得轻而易举了，就像是用魔术棒一样，让我们一起来看看吧！

首先，我们需要导入Python中的相机标定库，一般来说，opencv就是我们的不二选择。像是打开宝藏地图一样，我们要先找到它的位置：

“`python import cv2 import numpy as np “`

接着，我们需要准备一些标定用的图像，就像是训练小狗一样，让它们熟悉相机的视野。然后我们就可以开始标定了，就像是给相机戴上眼镜一样，让它看清楚世界。

“`python # 读取标定用的图像 img = cv2.imread(‘chessboard.png’) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置棋盘格的规格，比如这里是10×7 # 关键点：根据实际情况修改 # 假设每个格子的边长为3cm # 根据实际情况修改，单位：m # 假设相机的内参已知，可以直接填入数值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((7*10,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:10,0:7].T.reshape(-1,2)

# 寻找棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (10,7), None)

# 如果找到了，就添加进去 if ret == True: corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) imgpoints.append(corners2) objpoints.append(objp) “`

Python相机怎么标定（python 相机）

接下来就是开始标定了，就像是给相机上镜的过程一样，让它看清楚自己的样子。

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

最后，我们就可以用标定的结果来矫正图像了，就像是戴上眼镜后的世界变得更清晰一样，让我们来试试吧！

“`python # 读取需要矫正的图像 img = cv2.imread(‘distorted.png’)

# 使用标定结果进行矫正 h, w = img.shape[:2] newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))

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

# 显示矫正前后的对比 “`

哇，看到了吗？经过Python的相机标定，我们的图像变得更清晰了，就好像是给相机换上了新的镜片一样，让我们一起来捕捉更多精彩的瞬间吧！