Python使用OpenCV进行标定

本文结合OpenCV官方样例，对官方样例中的代码进行修改，使其能够正常运行，并对自己采集的数据进行实验和讲解。

一、准备

OpenCV使用棋盘格板进行标定，如下图所示。为了标定相机，我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平面，即Z=0。对于定标板来说，我们可以知道棋盘格的方块尺寸，例如30mm，这样我们就可以把棋盘格上的角点坐标定义为(0,0,0)，(30,0,0)，(60,0,0)，···，这个结果的单位是mm。

3D点称为object points，2D图像点称为image points。

二、检测棋盘格角点

为了找到棋盘格模板，我们使用openCV中的函数cv2.findChessboardCorners()。我们也需要告诉程序我们使用的模板是什么规格的，例如8*8的棋盘格或者5*5棋盘格等，建议使用x方向和y方向个数不相等的棋盘格模板。下面实验中，我们使用的是10*7的棋盘格，每个方格边长是20mm，即含有9*6的内部角点。这个函数如果检测到模板，会返回对应的角点，并返回true。当然不一定所有的图像都能找到需要的模板，所以我们可以使用多幅图像进行定标。除了使用棋盘格，我们还可以使用圆点阵，对应的函数为cv2.findCirclesGrid()。

找到角点后，我们可以使用cv2.cornerSubPix()可以得到更为准确的角点像素坐标。我们也可以使用cv2.drawChessboardCorners()将角点绘制到图像上显示。如下图所示：

三、标定

通过上面的步骤，我们得到了用于标定的三维点和与其对应的图像上的二维点对。我们使用cv2.calibrateCamera()进行标定，这个函数会返回标定结果、相机的内参数矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量。

四、去畸变

第三步我们已经得到了相机内参和畸变系数，在将图像去畸变之前，我们还可以使用cv.getOptimalNewCameraMatrix()优化内参数和畸变系数，通过设定自由自由比例因子alpha。当alpha设为0的时候，将会返回一个剪裁过的将去畸变后不想要的像素去掉的内参数和畸变系数；当alpha设为1的时候，将会返回一个包含额外黑色像素点的内参数和畸变系数，并返回一个ROI用于将其剪裁掉。

然后我们就可以使用新得到的内参数矩阵和畸变系数对图像进行去畸变了。有两种方法进行去畸变：