d435i相机标定

### D435i 相机标定方法 对于D435i相机的标定，通常采用棋盘格作为标定板来进行操作。该过程涉及图像采集、角点检测以及内参计算等多个环节[^1]。 #### 准备工作 为了完成这项任务，需要准备一定数量带有清晰可见棋盘图案的照片或视频流。这些数据应当覆盖不同的视角和位置以便获得更精确的结果。此外，还需要安装好支持此功能的相关库文件，比如OpenCV等工具包可以提供便捷的方法来实现上述流程自动化处理[^2]。 #### 实现步骤概述 通过调用特定函数接口，在输入一系列含有已知几何结构特征的目标物图片之后，程序能够自动识别并提取出对应的二维坐标信息；随后利用数学模型拟合得到最终所需的各项参数估计值，包括但不限于焦距(focal length)、光学中心(optical center)，还有径向切向失真系数(radial and tangential distortion coefficients)[^4]。 ```python import cv2 import numpy as np # 终端/命令行参数解析部分省略... criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((6*9,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)*24 # 假设方格边长为24mm axis = np.float32([[3,0,0], [0,3,0], [0,0,-3]]).reshape(-1,3) 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 cap = cv2.VideoCapture(0) found = 0 corners_list = [] img_pts = [] while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6),None) if ret == True: found += 1 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objpoints.append(objp) corners2=cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) img_pts.append(corners2) # Draw and display the corners img = cv2.drawChessboardCorners(frame, (9,6), corners2,ret) cv2.imshow('frame',img) k = cv2.waitKey(500) if k==ord('q'): break if len(objpoints)>0 and len(img_pts)>0 : ret, mtx, dist , rvecs, tvecs= cv2.calibrateCamera(objpoints,img_pts,gray.shape[::-1],None,None) else: print("Not enough samples") print(mtx,dist) cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这段Python脚本展示了如何使用OpenCV库读取摄像头画面，并从中寻找标准尺寸下的国际象棋盘模式以用于后续校准目的。注意这里仅给出了一种可能的方式，实际应用时可根据具体需求调整相应配置项或是选用其他更适合的技术方案。