当前位置: article > 正文

OpenCV 标定摄像头(Python 版本代码，视频中标定，亲测可用)_cv2.cornersubpix()

作者：AllinToyou | 2024-03-30 15:56:57

踩

cv2.cornersubpix()

在机器视觉领域，摄像头的标定指通过技术手段拿到相机的内参、外参及畸变参数。

相机内参长这样，利用针孔模型，将 3d 物体透视投影到 2d 的相机屏幕上。

$\begin{bmatrix} f_{x} & 0 & c_{x} \\ 0 & f_{y} & c_{y}\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$

P = ⎣ ⎡ f_{x} 00 0 f_{y} 0 c_{x} c_{y} 1 ⎦ ⎤

畸变参数包括 2 类，径向畸变和切向畸变。
在这里插入图片描述
径向畸变最明显的例子就是鱼眼相机的效果。

大家仔细观察上面的图片，它就能很好地介绍径向畸变。越往镜头边缘，线条弯曲的越明显，本来是直线，现在都变成了曲线，消除畸变就是为了把这些曲线尽量还原成本来的样子。

径向畸变可以被纠正，公式如下。

在这里插入图片描述

除了径向畸变外，还有一个畸变就是切向畸变。

切向畸变一般来说，是因为相机镜头制造工艺精度不够，透镜和感光器原件没有平行。从而造成了图像的变形。

矫正公式如下：

在这里插入图片描述

两个畸变的参数通常用一个向量表示。

在这里插入图片描述
但一般只用 4 个参数。
$k_{1} ,k_{2},p_{1},p_{2}]$

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/AllinToyou/article/detail/341158