本篇文章為大家展示了Python中如何進行攝像頭標(biāo)定，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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扭曲可以用下面的來解決:

類似的，另一個切向畸變是因為成像的光線不是完全平行的到達(dá)鏡像平面。所以有些區(qū)域比期望的要看上去離的近。可以用下面的方式解決:

由于徑向畸變，直線會顯示成曲線，當(dāng)直線離圖像中心越遠(yuǎn)時越明顯。比如下面顯示的這張圖，棋盤的兩個用紅色標(biāo)出來的邊緣，你可以看到棋盤不是直線，也不和紅線匹配。所有的直線都凸了。

我們需要找到5個參數(shù)，叫做畸變參數(shù):

除此之外，我們需要找到更多的信息，比如攝像頭的內(nèi)部和外部參數(shù)，內(nèi)部參數(shù)是攝像頭特定的參數(shù)。包括焦距(fx,fy)。光學(xué)中心(cx,cy)。也叫攝像機矩陣。它只依賴攝像頭本身。一旦算出來就可以保存下來為以后使用，它應(yīng)該是一個3x3的矩陣:

Python的基礎(chǔ)設(shè)置

要找到棋盤的模式，我們用函數(shù)cv2.findChessboardCorners()。我們也需要傳我們要找的模式的類型，比如8x8網(wǎng)格，5x5網(wǎng)格等，在這個例子里，我們使用7x6網(wǎng)格(一般來說棋盤都是8x8的方塊7x7的內(nèi)角)，它返回角點。這些角點會按照從左到右，從上到下的順序放好。

這個函數(shù)可能沒法在所有圖像里找到需要的模式，所以一個號的選擇是寫代碼，啟動攝像機，然后檢查每幀，找需要的模式，當(dāng)取得了模式，找到角點，并存在列表里。同時提供一些間隔，然后在讀下面的幀的時候我們可以調(diào)整我們的棋盤的方向。不斷進行這個過程知道需要的好的模式都獲取到了。即使在這個例子里，我們也不知道多少是好的，所以我們讀入所有的圖像取里面好的。

外部參數(shù)對應(yīng)了旋轉(zhuǎn)和平移向量來反應(yīng)一個3維的點到2維的系統(tǒng)里。

對于立體的應(yīng)用，這些扭曲需要首先被矯正。要找到所有的這些參數(shù)，我們得做的是提供一些有良好定義模式的樣例圖像(比如棋盤)。我們找到特定的點(棋盤的四個角)，我們知道他們的真實世界的坐標(biāo)，我們知道他們在圖像里的坐標(biāo)。通過這些數(shù)據(jù)，后臺就能解決一些數(shù)學(xué)問題以得到畸變參數(shù)。

上述內(nèi)容就是Python中如何進行攝像頭標(biāo)定，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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