基于OpenCV的相机标定方法

相机标定是计算机视觉领域中一项基础且重要的任务，其目的是确定相机内部参数和外部参数，从而建立图像像素坐标系与三维世界坐标系之间的映射关系。介绍如何利用OpenCV库实现相机标定。

1. 数据采集

首先，需要准备一个棋盘格标定板，并将其固定在一个平面上。然后，使用相机从不同角度和位置拍摄10-20张标定板图像。拍摄时，应确保棋盘格清晰可见，且占据图像中的大部分区域。

2. 角点检测

获取标定板图像后，需要利用OpenCV提供的函数检测棋盘格角点。OpenCV提供 findChessboardCorners 函数可以实现该功能。

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6), None)

其中，gray 为输入的灰度图像，(9,6) 为棋盘格每行和每列的角点数，corners 为检测到的角点坐标。

3. 相机标定

获得棋盘格角点坐标后，可以使用OpenCV提供的 calibrateCamera 函数进行相机标定。该函数需要输入一系列棋盘格角点坐标及其对应的三维世界坐标。

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

其中，objpoints 为三维世界坐标系中棋盘格角点的坐标，imgpoints 为图像坐标系中棋盘格角点的坐标，gray.shape[::-1] 为图像的尺寸，mtx 为相机的内参矩阵，dist 为相机的畸变系数，rvecs 为旋转向量，tvecs 为平移向量。

4. 畸变校正

获得相机内参矩阵和畸变系数后，可以使用OpenCV提供的 undistort 函数对图像进行畸变校正。

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

其中，img 为输入图像，dst 为校正后的图像，newcameramtx 为新的相机内参矩阵，可以通过 getOptimalNewCameraMatrix 函数获得。

总结

介绍了利用OpenCV库实现相机标定的基本步骤，包括数据采集、角点检测、相机标定和畸变校正。相机标定是计算机视觉领域中一项基础且重要的任务，可以用于三维重建、目标跟踪、增强现实等应用。