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相机标定矫正python代码

时间: 2025-01-07 16:48:31 浏览: 72

### 相机标定与矫正的Python实现对于相机标定和矫正，在OpenCV库中有现成的方法可以调用。下面展示一段用于立体摄像机校准并计算其矫正变换矩阵的代码片段[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np # 假设已经获取了内参矩阵K1,K2,畸变系数D1,D2以及旋转和平移向量R,T # 这些参数通常通过棋盘格图像集来求解得到，这里直接给出示例数据 K1 = np.eye(3) K2 = np.eye(3) D1 = np.zeros((5, 1)) D2 = np.zeros((5, 1)) R = np.eye(3) T = np.array([[0], [0], [baseline]]) # baseline为两摄像头中心距离 # 计算重投影矩阵Q和其他辅助变量 R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2 = \ cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, (width, height), R, T) # 获取映射函数mapx,mapy mapx1, mapy1 = cv2.initUndistortRectifyMap( K1, D1, R1, P1, (width, height), cv2.CV_32FC1) mapx2, mapy2 = cv2.initUndistortRectoryMap( K2, D2, R2, P2, (width, height), cv2.CV_32FC1) def rectify_image(image_pair): """ 对输入的一对图片应用上述获得的地图进行矫正 """ imgL_rectified = cv2.remap(image_pair[0], mapx1, mapy1, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) imgR_rectified = cv2.remap(image_pair[1], mapx2, mapy2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) return imgL_rectified, imgR_rectified ``` 这段程序首先定义了一些必要的参数，比如两个摄像机各自的内部参数（焦距、主点坐标）、失真系数等；接着利用`cv2.stereoRectify()` 函数计算出使一对图像达到极线约束条件下的转换关系；最后再借助 `cv2.initUndistortRectifyMap()` 和 `cv2.remap()` 来完成实际的像素位置映射操作，从而实现了原始图像到理想化视图之间的转换过程。

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