OpenCV 4.3：相机校准指南

人工智能

2023-10-04 16:05:52

相机校准：揭开镜头背后的秘密

欢迎踏入相机校准的奇妙世界，这将帮助你解开图像失真的秘密，让你的相机获得清晰准确的视野。在这个引人入胜的指南中，我们将深入了解相机校准的过程，以及它是如何通过 OpenCV 4.3 实现的。

失真的罪魁祸首

相机镜头并不是完美的，它们在成像过程中会引入失真，扭曲图像并损害测量准确性。这些失真可以分为两类：

径向变形：镜头中心点的距离作祟

当图像中的点远离镜头中心时，它们会发生变形，要么向中心弯曲，要么远离中心弯曲，就像一个弯曲的镜子一样。

切向变形：镜头中心点的倾斜之殇

靠近图像边缘的线条会倾斜，这是由于镜头中心点未与图像平面完美对齐造成的。

相机校准：失真的终结者

别担心，我们可以通过相机校准来纠正这些失真，让你的图像焕然一新。相机校准的目标是找出相机的固有特性和非固有特性。

固有特性：相机自身的参数

焦距、主点坐标和径向畸变系数等因素共同定义了相机的固有特性。焦距决定了图像的放大倍率，主点坐标是图像中心在像素坐标系中的位置，径向畸变系数了失真的程度。

非固有特性：相机与世界之间的关系

相机的非固有特性包括平移向量和旋转矩阵。平移向量了相机相对于世界坐标系的位移，旋转矩阵描述了相机相对于世界坐标系的旋转。

校准流程：一步步找回清晰

相机校准遵循一个循序渐进的流程：

图像采集： 首先，使用相机拍摄一系列具有丰富纹理的图像，以便更好地估计相机参数。
角点检测： 在每张图像中，我们需要找到角点，即图像中具有明显特征的点。
角点匹配： 接下来，我们将不同图像中的角点进行匹配，以确定它们在三维空间中的对应关系。
求解相机参数： 利用匹配的角点，我们可以使用最小二乘法或其他优化算法来估计相机的固有特性和非固有特性。
失真校正： 最后，我们可以使用估计的相机参数对图像进行失真校正，从而消除图像中的失真。

OpenCV 4.3：相机校准的利器

OpenCV 4.3 为相机校准提供了强大的功能，使这一任务变得轻而易举。OpenCV 4.3 中的相机校准模块包含了许多有用的函数，可以帮助我们完成角点检测、角点匹配、相机参数估计和失真校正等任务。

示例代码：实战演示

以下示例代码演示了如何使用 OpenCV 4.3 进行相机校准：

import cv2
import numpy as np

# 图像采集
images = [cv2.imread("image1.jpg"), cv2.imread("image2.jpg"), cv2.imread("image3.jpg")]

# 角点检测
corners = []
for image in images:
    corners.append(cv2.goodFeaturesToTrack(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 25, 0.01, 10))

# 角点匹配
matches = []
for i in range(len(images) - 1):
    matches.append(cv2.calcOpticalFlowPyrLK(images[i], images[i+1], corners[i], None, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)))

# 相机参数估计
camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(corners, matches, (640, 480))

# 失真校正
undistorted_images = []
for image in images:
    undistorted_images.append(cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs))

# 显示校正后的图像
for image in undistorted_images:
    cv2.imshow("Undistorted Image", image)
    cv2.waitKey(0)