使用 OpenCV 进行相机校准 - 如何调整棋盘格大小？答案

【问题标题】：Camera Calibration with OpenCV - How to adjust chessboard square size?使用 OpenCV 进行相机校准 - 如何调整棋盘格大小？
【发布时间】：2016-09-15 13:34:39
【问题描述】：

我正在开发一个使用 OpenCV/Python 示例（来自：OpenCV Tutorials）作为指南的相机校准程序。

问题：我如何定制这个示例代码以适应特定棋盘图案上正方形的大小？我对相机校准过程的理解是，必须以某种方式使用此信息，否则由以下给出的值：

cv2.calibrateCamera()

将是不正确的。

这是我的代码中读取图像文件并运行校准过程以生成相机矩阵和其他值的部分。

#import cv2
#import numpy as np
#import glob

"""
Corner Finding
"""
# termination criteria 
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

# Prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), ....,(6,5,0)
objp = np.zeros((5*5,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:5,0:5].T.reshape(-1,2)

# Arrays to store object points and image points from all images
objpoints = []
imgpoints = []

counting = 0

# Import Images
images = glob.glob('dir/sub dir/Images/*')

for fname in images:

    img = cv2.imread(fname)     # Read images
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # Convert to grayscale



    # Find the chess board corners
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (5,5), None)

    # if found, add object points, image points (after refining them)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)

        cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
        imgpoints.append(corners)

        #Draw and display corners
        cv2.drawChessboardCorners(img, (5,5), corners, ret)
        counting += 1

        print str(counting) + ' Viable Image(s)'

        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()        


# Calibrate Camera    
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)

【问题讨论】：

objpoints 是您在 3D 空间中的棋盘点。可能是 (0,0);(0,1);(1,1);(1,0); (2,0);等等。在那个例子中，正方形大小（和边长）是 1。只需调整这些点位置的大小以获得任何其他正方形大小
@Micka 所以如果我的棋盘有平均 25.3 毫米的方格，那么这些值应该算作 (0,0);(0,0.0253):.... ?
完全正确。或者 (0, 25.3)，如果您更喜欢将 3D 坐标（和相机内在函数）单位设置为 [mm]。

标签： python python-2.7 opencv camera camera-calibration

【解决方案1】：

在这里，如果您的正方形大小假定为 30 毫米，则将此值乘以 objp[:,:2]。像这样

objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)*30   # 30 mm size of square

因为objp[:,:2] 是一组棋盘角点，给出为 (0,0),(0,1), (0,2) ....(8,5)。 (0,0) 点是左上角，(8,5) 是右下角。在这种情况下，这些点没有单位，但如果我们将这些值乘以正方形大小（例如 30 毫米），那么这些点将变为 (0,0),(0,30), .....(240,150)是真实世界的单位。在这种情况下，您的翻译向量将位于mm units。

【讨论】：

点 (0,0) .. (8,5) 的形式是 (rows,columns) 还是 (x,y)？我觉得它们的形式是（行、列）但不确定

【解决方案2】：

从这里：https://docs.opencv.org/4.5.1/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html

现实世界空间中的 3D 点呢？这些图像是从静态相机拍摄的，棋盘放置在不同的位置和方向。所以我们需要知道 (X,Y,Z) 值。但是为了简单起见，我们可以说棋盘在 XY 平面上保持静止，（所以 Z=0 总是）并且相机相应地移动。这种考虑有助于我们仅找到 X、Y 值。现在对于 X,Y 值，我们可以简单地将点传递为 (0,0), (1,0), (2,0), ... 这表示点的位置。在这种情况下，我们得到的结果将是棋盘正方形大小的比例。但是，如果我们知道正方形大小（例如 30 毫米），我们可以将值传递为 (0,0)、(30,0)、(60,0)、...。因此，我们得到以 mm 为单位的结果。（在这种情况下，我们不知道正方形大小，因为我们没有拍摄这些图像，所以我们以正方形大小传递）。

【讨论】：