这篇文章主要介绍OpenCV实现相机校正的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
具体内容如下
1. 相机标定
根据张正友校正算法，利用棋盘格数据校正对车载相机进行校正，计算其内参矩阵，外参矩阵和畸变系数。
标定的流程是：
准备棋盘格数据，即用于标定的图片
对每一张图片提取角点信息
在棋盘上绘制提取到的角点（非必须，只是为了显示结果）
利用提取的角点对相机进行标定
获取相机的参数信息
2.关于相机校正用到的几个API：
1、寻找棋盘图中的棋盘角点
rect, corners = cv2.findChessboardCorners(image, pattern_size, flags)参数：
Image: 输入的棋盘图，必须是8位的灰度或者彩色图像
Pattern_size:棋盘图中每行每列的角点个数（内角点）。
flags: 用来定义额外的滤波步骤以有助于寻找棋盘角点。所有的变量都可以单独或者以逻辑或的方式组合使用。取值主要有：
CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ：使用自适应阈值（通过平均图像亮度计算得到）将图像转换为黑白图，而不是一个固定的阈值。
CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE ：在利用固定阈值或者自适应的阈值进行二值化之前，先使用cvNormalizeHist来均衡化图像亮度。
CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS ：使用其他的准则（如轮廓面积，周长，方形形状）来去除在轮廓检测阶段检测到的错误方块。
返回：
Corners:检测到的角点
rect: 输出是否找到角点，找到角点返回1，否则返回0
2、检测完角点之后可以将测到的角点绘制在图像上，使用的API是：
cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners, rect)参数：
Img: 预绘制检测角点的图像
pattern_size : 预绘制的角点的形状
corners: 角点矩阵
rect： 表示是否所有的棋盘角点被找到，可以设置为findChessboardCorners的返回值
注意：如果发现了所有的角点，那么角点将用不同颜色绘制（每行使用单独的颜色绘制），并且把角点以一定顺序用线连接起来。
3、利用定标的结果计算内外参数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, image_size, None, None)参数：
Object_points:世界坐标系中的点，在使用棋盘的场合，令z的坐标值为0，而x,y坐标用里面来度量，选用英寸单位，那么所有参数计算的结果也是用英寸表示。最简单的方式是定义棋盘的每一个方块为一个单位。
image_points:在图像中寻找到的角点的坐标，包含object_points所提供的所有点
image_size: 图像的大小，以像素为衡量单位
返回：
ret: 返回值
mtx: 相机的内参矩阵，大小为3*3的矩阵
dist: 畸变系数，为5*1大小的矢量
rvecs: 旋转变量
tvecs: 平移变量
2.1 图像去畸变
上一步中得到相机的内参及畸变系数，利用其进行图像的去畸变，最直接的方法就是调用opencv中的函数得到去畸变的图像：
def img_undistort(img, mtx, dist): dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx) return dst求畸变的API:
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)参数：
Img: 要进行校正的图像
mtx: 相机的内参
dist: 相机的畸变系数
返回：
dst: 图像校正后的结果
3. 相机校正
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimgimport globdef plot_contrast_imgs(origin_img, converted_img, origin_img_title="origin_img", converted_img_title="converted_img", converted_img_gray=False): """ 用于对比显示两幅图像 """ fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 20)) ax1.set_title(origin_img_title) ax1.imshow(origin_img) ax2.set_title(converted_img_title) if converted_img_gray==True: ax2.imshow(converted_img, cmap="gray") else: ax2.imshow(converted_img) plt.show()# 1. 参数设定:定义棋盘横向和纵向的角点个数并指定校正图像的位置nx = 9ny = 6file_paths = glob.glob("./camera_cal/calibration*.jpg")# 2. 计算相机的内外参数及畸变系数def cal_calibrate_params(file_paths): object_points = [] # 三维空间中的点：3D image_points = [] # 图像空间中的点：2d # 2.1 生成真实的交点坐标：类似(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)的三维点 objp = np.zeros((nx * ny, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:nx, 0:ny].T.reshape(-1, 2) # 2.2 检测每幅图像角点坐标 for file_path in file_paths: img = cv2.imread(file_path) # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 自动检测棋盘格内4个棋盘格的角点（2白2黑的交点） rect, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (nx, ny), None) # 若检测到角点，则将其存储到object_points和image_points if rect == True: object_points.append(objp) image_points.append(corners) # 2.3 获取相机参数 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None) return ret, mtx, dist, rvecs, tvecsdef img_undistort(img, mtx, dist): """ 图像去畸变 """ return cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)# 测试去畸变函数的效果file_paths = glob.glob("./camera_cal/calibration*.jpg")ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cal_calibrate_params(file_paths)if mtx.any() != None: # a.any() or a.all() img = mpimg.imread("./camera_cal/calibration1.jpg") undistort_img = img_undistort(img, mtx, dist) plot_contrast_imgs(img, undistort_img) print("done!")else: print("failed")执行代码：
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