OpenCV中的摄像头标定与畸变校正

介绍

摄像头标定与畸变校正是计算机视觉中常用的技术之一。当我们使用摄像头进行图像采集时，由于摄像头本身的制造和组装原因以及光学因素的影响，往往会产生一些畸变。这些畸变会影响到图像的几何形状，从而导致目标检测、图像稳定等计算机视觉算法的准确性。

OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一些函数和工具，使我们能够对摄像头进行标定和畸变校正，从而获得更准确的图像数据。

摄像头标定

摄像头标定是指确定摄像头的内参矩阵和畸变系数的过程。内参矩阵包括焦距、主点坐标和图像的平面放缩因子；畸变系数包括径向畸变和切向畸变。

摄像头标定通常需要使用棋盘格或者其他已知几何形状的图像来进行。OpenCV提供了一个名为calibrateCamera的函数，可以使用这些已知的几何形状来估计摄像头的内参矩阵和畸变系数。

摄像头畸变校正

摄像头畸变校正是指根据标定得到的内参矩阵和畸变系数，对采集到的图像进行去畸变的过程。

当我们得到摄像头的内参矩阵和畸变系数后，可以使用undistort函数将图像进行畸变校正。这样，我们就可以得到经过更为准确的图像数据，从而提高图像处理的准确性。

实例演示

下面是一段OpenCV的Python代码，演示了如何对摄像头进行标定和畸变校正：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个棋盘格对象
pattern_size = (7, 7)
objp = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储棋盘格图像的对象列表
objpoints = []
imgpoints = []

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像
    ret, frame = cap.read()
    
    # 图像灰度化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 棋盘格角点检测
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
    
    if ret:
        # 如果检测到棋盘格角点，则将其添加到列表中
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)

        # 绘制棋盘格角点
        cv2.drawChessboardCorners(frame, pattern_size, corners, ret)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Camera Calibration', frame)

    # 按下 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

# 畸变校正
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, mtx, (gray.shape[1], gray.shape[0]), 5)
dst = cv2.remap(frame, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)

# 显示畸变校正后的图像
cv2.imshow('Undistorted Image', dst)

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

通过该代码，我们可以使用棋盘格标定摄像头，并对摄像头采集的图像进行畸变校正，从而得到更准确的图像数据。

结论

摄像头标定与畸变校正是计算机视觉中重要的一环。OpenCV提供的函数和工具能够帮助我们进行摄像头标定和畸变校正，从而提高图像处理的准确性。通过合适的标定和畸变校正，我们可以获得更真实、更准确的图像数据，从而提高计算机视觉算法的准确性和稳定性。

参考文献： [1] https://docs.opencv.org/4.5.2/d9/d0c/group__calib3d.html

注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载