在 Python 中,cv2.calibrateCamera
函数是用于相机标定的函数。以下是该函数的主要参数和返回值:
retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, flags, criteria)
输入参数:
-
objectPoints
: 一个包含每个棋盘格图像的物理角点坐标的列表,通常是由棋盘格的尺寸和方块的实际尺寸计算得到的三维坐标。类型是List[np.ndarray]
。 -
imagePoints
: 包含每个棋盘格图像上检测到的对应角点的图像坐标的列表。类型是List[np.ndarray]
。 -
imageSize
: 图像的尺寸,通常是一个(width, height)
的元组。 -
在
cv2.calibrateCamera
函数中,cameraMatrix
,distCoeffs
,rvecs
, 和tvecs
这些参数既是输入参数,也是输出参数。让我们详细解释一下它们的作用:
综合起来,这些参数的作用是在标定过程中提供初始估计,如果你有相关的先验知识,可以通过这些参数进行输入。然而,如果你不提供这些参数,函数会尝试自动进行标定和优化,得到更准确的相机内部参数、畸变系数以及相机位姿。因此,这些参数在 cv2.calibrateCamera
函数中具有双重角色。
-
cameraMatrix:
-
外部传入: 你可以提供一个初始的相机内部参数矩阵 (
cameraMatrix
) 作为输入,如果你对相机内部参数有先验知识,或者你在之前的标定中已经得到了一个好的估计。 -
内部生成: 如果不提供外部输入,该参数将在函数执行过程中被生成和优化,以获得更准确的相机内部参数。
-
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distCoeffs:
-
外部传入: 类似于
cameraMatrix
,你可以提供一个初始的畸变系数 (distCoeffs
),如果你对相机的畸变有先验知识或者已经有一个好的估计。 -
内部生成: 如果不提供外部输入,该参数将在函数执行过程中被生成和优化,以获得更准确的畸变系数。
-
rvecs 和 tvecs:
-
外部传入: 可以提供用于初始化的旋转向量 (
rvecs
) 和平移向量 (tvecs
)。这对应于对相机位姿的初始估计。 -
内部生成: 如果不提供外部输入,这两个参数将在函数执行过程中被生成和优化,以获得更准确的相机位姿。
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可选参数:
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flags
: 标志参数,用于指定一些标志。例如,可以设置为cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS
表示使用输入的cameraMatrix
作为初始猜测值。 -
criteria
: 停止迭代的条件,通常使用cv2.TermCriteria
类型,表示迭代停止的条件,可以包含最大迭代次数、精度等。
返回值:
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retval
: 标定的重投影误差。越小表示标定效果越好。 -
cameraMatrix
: 相机内部参数矩阵。 -
distCoeffs
: 相机的畸变系数。 -
rvecs
: 旋转向量的列表。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-843080.html -
tvecs
: 平移向量的列表。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843080.html
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