小编给大家分享一下opencv如何实现摄像机标定，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
原图
矫正后
我新建了个jz的文件夹放相机矫正所需要拍摄的图片，如下：共12张
# coding:utf-8import cv2import numpy as npimport 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 从0开始计算w = 9h = 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# 匹配读取文件夹内的特定文件images = glob.glob('jz/*.jpg')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) # 将角点在图像上显示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w, h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners', img) cv2.waitKey(500) cv2.destroyAllWindows() # 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)# 标定ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)# 在应用时，将下面两个写死print(mtx)print(dist)# 去畸变img2 = cv2.imread('77.jpg')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('1.jpg', dst)cv2.imshow('findCorners', dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()以上是“opencv如何实现摄像机标定”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！
