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OpenCV摄像头标定,Python使用OpenCV进行标定

日期:2019-10-03编辑作者:网络安全

代码

有了标定好的参数,如何把输入图片的畸变去除呢?其实很简单,只需要调用OpenCV提供的一个函数就可以了:

第三步我们已经得到了相机内参和畸变系数,在将图像去畸变之前,我们还可以使用cv.getOptimalNewCameraMatrix()优化内参数和畸变系数,通过设定自由自由比例因子alpha。当alpha设为0的时候,将会返回一个剪裁过的将去畸变后不想要的像素去掉的内参数和畸变系数;当alpha设为1的时候,将会返回一个包含额外黑色像素点的内参数和畸变系数,并返回一个ROI用于将其剪裁掉。

2、修改标定配置参数

(2)使用remmaping

20

下图显示将一张图片去畸变后,保留黑色像素的结果:

        To use an input video  -> give the path of the input video, like "/tmp/x.avi"

所有步骤的代码如下所示:

每格的宽度

二、检测棋盘格角点

《视觉SLAM十四讲》第5讲 相机与图像 高翔

通过反投影误差,我们可以来评估结果的好坏。越接近0,说明结果越理想。通过之前计算的内参数矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量,使用cv2.projectPoints()计算三维点到二维图像的投影,然后计算反投影得到的点与图像上检测到的点的误差,最后计算一个对于所有标定图像的平均误差,这个值就是反投影误差。

可以直接在另一台电脑屏幕上显示棋盘格,而不必打印出来。屏幕上显示的棋盘格更平整,不会引入额外的误差。

3D点称为object points,2D图像点称为image points。

进入OpenCV安装目录,找到samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration目录,把它拷贝到一个合适的位置。(因为可能需要修改一些代码,因此不建议直接在原目录下使用。)

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

# crop the image
x,y,w,h = roi
dst = dst[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult.png',dst)

wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ cmake ..

wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ make

这是一个分两步的方法,首先计算一个从畸变图像到非畸变图像的映射,然后使用这个映射关系对图像进行去畸变。
代码如下:

project(Camera_Calibration)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)find_package(OpenCV3.0QUIET)if(NOT OpenCV_FOUND)find_package(OpenCV2.4.3QUIET)if(NOT OpenCV_FOUND)message(FATAL_ERROR"OpenCV > 2.4.3 not found.")endif()endif()include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIR})add_executable(Camera_Calibration camera_calibration.cpp)target_link_libraries(Camera_Calibration${OpenCV_LIBS})

#coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import glob

# 找棋盘格角点
# 阈值
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
#棋盘格模板规格
w = 9
h = 6
# 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0),去掉Z坐标,记为二维矩阵
objp = np.zeros((w*h,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:w,0:h].T.reshape(-1,2)
# 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对
objpoints = [] # 在世界坐标系中的三维点
imgpoints = [] # 在图像平面的二维点

images = glob.glob('calib/*.png')
for fname in images:
 img = cv2.imread(fname)
 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 # 找到棋盘格角点
 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None)
 # 如果找到足够点对,将其存储起来
 if ret == True:
  cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
  objpoints.append(objp)
  imgpoints.append(corners)
  # 将角点在图像上显示
  cv2.drawChessboardCorners(img, (w,h), corners, ret)
  cv2.imshow('findCorners',img)
  cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()

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

# 去畸变
img2 = cv2.imread('calib/00169.png')
h, w = img2.shape[:2]
newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),0,(w,h)) # 自由比例参数
dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx)
# 根据前面ROI区域裁剪图片
#x,y,w,h = roi
#dst = dst[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult.png',dst)

# 反投影误差
total_error = 0
for i in xrange(len(objpoints)):
 imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist)
 error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2)
 total_error += error
print "total error: ", total_error/len(objpoints)

程序启动后会出现当前摄像头拍摄到的画面,右下角有操作提示。按下键盘'q'键开始标定。请务必使摄像头从不同方向拍摄棋盘格,以保证程序准确计算图像畸变。共拍摄25张照片后自动结束标定,标定结果写入camera_calibration/out_camera_data.xml。此时,为了查看标定效果,可以按下键盘'u'键,画面将切换到去畸变后的图像,如果畸变完全消除,则标定成功,否则应该重新标定。

找到角点后,我们可以使用cv2.cornerSubPix()可以得到更为准确的角点像素坐标。我们也可以使用cv2.drawChessboardCorners()将角点绘制到图像上显示。如下图所示:

        -->"1"

# undistort
mapx,mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx,dist,None,newcameramtx,(w,h),5)
dst = cv2.remap(img,mapx,mapy,cv2.INTER_LINEAR)

# crop the image
x,y,w,h = roi
dst = dst[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult.png',dst)

机器视觉的相机标定到底是什么? 知乎

为了找到棋盘格模板,我们使用openCV中的函数cv2.findChessboardCorners()。我们也需要告诉程序我们使用的模板是什么规格的,例如8*8的棋盘格或者5*5棋盘格等,建议使用x方向和y方向个数不相等的棋盘格模板。下面实验中,我们使用的是10*7的棋盘格,每个方格边长是20mm,即含有9*6的内部角点。这个函数如果检测到模板,会返回对应的角点,并返回true。当然不一定所有的图像都能找到需要的模板,所以我们可以使用多幅图像进行定标。除了使用棋盘格,我们还可以使用圆点阵,对应的函数为cv2.findCirclesGrid()。

关于更详细的理论知识,推荐阅读文末列出的参考资料。

OpenCV使用棋盘格板进行标定,如下图所示。为了标定相机,我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘格上,二维图像点很容易通过角点检测找到。而对于真实世界中的三维点呢?由于我们采集中,是将相机放在一个地方,而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置,然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说,我们定义棋盘格所在平面为XY平面,即Z=0。对于定标板来说,我们可以知道棋盘格的方块尺寸,例如30mm,这样我们就可以把棋盘格上的角点坐标定义为(0,0,0),(30,0,0),(60,0,0),···,这个结果的单位是mm。

运行时需要传入配置文件:

这是一个最直接的办法,只用直接调用函数就可以得到去畸变的图像,使用上面的ROI可以对其进行剪裁。代码如下:

棋盘格的宽度和高度。

本文结合OpenCV官方样例,对官方样例中的代码进行修改,使其能够正常运行,并对自己采集的数据进行实验和讲解。

图片 1

图片 2

找到camera_calibration/in_VID5.xml文件,这是标定程序使用的配置文件,需要设置里面的几个参数。

然后我们就可以使用新得到的内参数矩阵和畸变系数对图像进行去畸变了。有两种方法进行去畸变:

wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ Camera_Calibration ../in_VID5.xml

四、去畸变

二、相机去畸变

通过上面的步骤,我们得到了用于标定的三维点和与其对应的图像上的二维点对。我们使用cv2.calibrateCamera()进行标定,这个函数会返回标定结果、相机的内参数矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量。

OpenCV摄像头标定

五、反投影误差

本文介绍使用OpenCV自带的标定例程对单目摄像头标定的过程。

一、准备

需要特别注意的是,这里的宽度和高度是指内部交叉点的个数,而不是方形格的个数。如下图所示的棋盘格,内部交叉点的宽度是9,高度是6。请务必填写正确,否则无法标定。

图片 3

三、理论知识——相机模型

图片 4

其中,temp为原图片,frame为去畸变后的图片,mK为相机内参数矩阵,mDistCoef为畸变矩阵。后两个矩阵都可以在camera_calibration/out_camera_data.xml中找到。

(1)使用cv2.undistort()

简单来说,标定是为了能够从空间点的像素坐标映射到世界坐标,这是3D立体视觉必须经过的过程。这一过程需要三步,第一步从畸变的像素坐标映射到去畸变的像素坐标,需要用到畸变矩阵mDistCoef;第二步从去畸变的像素坐标映射到相机坐标,需要用到相机内参数矩阵mK;第三步从相机坐标映射到世界坐标,需要用到相机外参数矩阵,也就是相机位姿变换矩阵。下图展示了第二步和第三步的过程。

三、标定

一、标定步骤

96

        To use an image list  -> give the path to the XML or YAML file containing the list of the images, like "/tmp/circles_list.xml"

新建camera_calibration/CMakeLists.txt文件,写入如下内容。

转自

例程提供了三种输入方式。不过,如果待标定的摄像头已经接入电脑,建议使用input camera方式。该方式只需要设置视频输入设备号,对于笔记本电脑来说,通常0表示笔记本自带摄像头,1表示外接摄像头。

1、找到标定例程

编译

        To use an input camera -> give the ID of the camera, like "1"

4、运行

四、参考资料

这里有一些注意事项:

要在上下左右各个角度拍摄棋盘格,以减少各个图片间的相关性,有利于求解相机参数和畸变系数。

每格的宽度应设置为实际的毫米数,该参数的实际用途尚待考证。目前看来,即使设置的不准确也无大碍。

操作系统:Linux

光会用还不够,我们应该至少了解为什么需要标定,标定有什么用。

cv::undistort(temp, frame, mK, mDistCoef);

3、编译

摄像头:640×480像素,90度广角镜头

图片 5

现在,就可以使用标定好的相机内参和畸变系数啦!

OpenCV版本:3.2.0

选择输入方式

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