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  • 2021-12-13 21:24:30

    三、

    #张大可修改
    
    
    #调用各种库文件
    import cv2
    import glob
    import numpy as np
    #设置使用的棋盘规格,cbraw为列数,cbcol为行数
    cbraw = 11
    cbcol = 8
    # prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
    #得到objp为cbraw*cbcol行,3列的0矩阵
    objp = np.zeros((cbraw*cbcol,3), np.float32)
    '''
    设定世界坐标下点的坐标值,因为用的是棋盘可以直接按网格取;
    假定棋盘正好在x-y平面上,这样z=0,简化初始化步骤。
    mgrid把列向量[0:cbraw]复制了cbcol列,[0:cbcol]复制了cbraw行。
    转置reshape后,每行都是8*11网格中的某个点的坐标。
    '''
    #得到objp[[ 0.,  0.,  0.],[ 6.,  0.,  0.],[ 12.,  0.,  0.]一共有cbraw*cbcol个,其中修改的是棋盘格的边长15
    objp[:,:2] = np.mgrid[0:cbraw*15:15,0:cbcol*15:15].T.reshape(-1,2)
    #print('objp',objp)
    objpoints = [] # 3d point in real world space
    imgpoints = [] # 2d points in image plane.
    #glob是个文件名管理工具
    images = glob.glob("E:\picture\last\liaoding2\*.bmp")
    for fname in images:
    #对每张图片,识别出角
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    棋盘格标定图25张~
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    Python代码

    import cv2
    import numpy as np
    
    # 定义棋盘格的尺寸
    size = 140
    # 定义标定板尺寸
    boardx = size * 10
    boardy = size * 7
    
    canvas = np.zeros((boardy, boardx, 1), np.uint8) # 创建画布
    for i in range(0, boardx):
        for j in range(0, boardy):
            if (int(i/size) + int(j/size)) % 2 != 0: # 判定是否为奇数格
                canvas[j, i] = 255
    cv2.imwrite("E:/studying/chessboard.png", canvas)
    
    

    样图
    在这里插入图片描述
    以上述为例,导出后像素分辨率为1400*980,为得到固定尺寸(cm)的图像,我们再将其导入PhotoShop加工。
    菜单栏中选择:图像——图像大小,勾选约束比例及缩放样式,再调节宽度或高度。
    在这里插入图片描述
    例如设置宽度为20,则实际每个棋盘格的边长大小为2cm。

    展开全文
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    勇哥手里这块标定板的参数如下:

    8873e29c9abd7a4ca46642d9a9fd806b.png

    546c8e1379ec680fc6af3e3e89e38829.png

    (一)使用GML Camera Calibration进行标定

    新建任务后,发现这个软件不让行列数量相同。

    必须行列一个为奇数一个就为偶数。

    89bb3e1c2f995d19d8fd2e906108501a.png

    由于勇哥手里的标定板就是9*9,无耐,只能参数改为9*8了。

    方格子长宽则为2mm。

    22c6ad61f0785d4ffd7c8f06840b2321.png

    点击检测所有图片

    ce4bf440e842ea613b9e3deae5dff502.png

    发现要么是检测长时间结束不了,要么是图片列表文字变红。

    这个表示检测失败,无法继续执行标定。

    d4b5ac5af60b3b99bc0e3fb50f2e920f.png

    看来可能是9*9的被当成9*8来处理是不行的。

    为了能继续实验,勇哥用激光打印机打印了9*8 大小4mm的旗盘格标定板。

    在相机视野范围内摆了四组姿式。(软件要求最少3幅图像)

    导入图片后:

    ce4bf440e842ea613b9e3deae5dff502.png检测所有。

    检测完毕后的效果如下:

    f6670cb37a081f438dfb113143ac65fd.png

    91fd1a3ed03871b4ea3c0bed0340db27.png

    a07b4b01d08e7ff076bee46e9eb01d56.png

    81710a829cebdb1afc1b299d75771b7c.png

    但是不知道为什么,这个过程勇哥花了一个小时才完成。

    勇哥的电脑是台服务器,速度并不慢哦。

    然后点击

    5a8edd9029c5f3d983d7d4ba6bbab306.png标定,结果如下:

    3065a8430e46af5b2e8c9e3fef2c2064.png

    square size                方块尺寸

    focal length                焦距

    principal point            主要点(可能是中心点吧?)

    distortion                    畸变?

    the camera matrix        摄像机矩阵,使用这个结果,已经可以直接用来计算世界坐标了。

    pixel error                    像素误差

    这个结果中,似乎没看到相机的外参。

    Reproject的结果,不知道是干什么的。

    241b278b38824170c0649eb0c1f42a68.png

    Point Density的结果,也不知道有啥用?

    6a0e9d87de1af8489e288046394a3b90.png

    请待继续。。。。。。

    ---------------------

    作者:hackpig

    来源:www.skcircle.com

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    展开全文
  • 机器视觉OpenCV标定过程中使用的标定板图片2010-08-25
  • 可以直接用于进行相机的内外参标定
  • 三、 #张大可 #只需要输入畸变系数和内参矩阵、行列角点个数、边长 import cv2 import glob import numpy as np import pandas as pd from pylab import * import matplotlib.pyplot as plt ...from mpl_toolkits....

    三、

    #张大可
    #只需要输入畸变系数和内参矩阵、行列角点个数、边长
    #注意这个过程已经去畸变了,所以不需要用去畸变后的图片
    import cv2
    import glob
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from pylab import *
    import matplotlib.pyplot as plt
    import sympy
    import math
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    #输入畸变系数与内参矩阵
    dist = array([[-9.43780303e-02,1.05179304e-01,6.25773506e-04,8.35001173e-05,3.07365802e-01]])
    mtx = array([[2.38967981e+03,0.00000000e+00,1.23127363e+03],[0.00000000e+00,2.38915017e+03,1.03162429e+03],[0.00000000e+00,0.00000000e+00,1.00000000e+00]])
    print(mtx)
    #建立方框
    def draw(img, corners, imgpts):
        corner = tuple(corners[0].ravel())
        img = cv2.line(img, corner, tuple(imgpts[0].ravel()), (255, 0, 0), 5)
        img = cv2.line(img, corner, tuple(imgpts[1].ravel()), (0, 255, 0), 5)
        img = cv2.line(img, corner, tuple(imgpts[2].ravel()), (0, 0, 255), 5)
        return img
    
    x_nums = 11  # x方向上的角点个数
    y_n
    展开全文
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  • 机器视觉OpenCV标定过程中使用的标定板图片2009-11-28

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棋盘格标定板

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