双目摄像头Matlab参数定标

一、前期准备

1、安装好python3,可以在anaconda中安装python3。
2、一个合适的双目摄像头。
3、一台可以运行Matlab的电脑。
4、一张棋盘图(可A4打印,若效果不佳,则可A3打印)。
棋盘图如下图所示:需要测量小方框的边长(一般单位为毫米:mm)。
请添加图片描述

2.使用双目相机(左+右)拍摄棋盘

1、注意事项

注意:
1、左、右摄像头图像中必须包含单独的完整的棋盘图。
2、可适当前后、左右、上下翻转棋盘图,在符合上述条件1的情况下。
3、拍摄左右双目的照片40~50张比较合适。

如图所示:
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2、双目拍照代码(python)

take_photo.py内容如下:

import cv2
import sys
#引入库

cap = cv2.VideoCapture(1) #读取笔记本内置摄像头或者0号摄像头


i = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    if (ret):
        cv2.namedWindow("Video01",0)   #创建一个名为Video01的窗口,0表示窗口大小可调
        #cv2.resizeWindow("Video01",1280,720) ##创建一个名为Video01的窗口,设置窗口大小为 1920 * 1080 与上一个设置的 0 有冲突
        cv2.imshow("Video01", frame)

        #等待按键按下
        c = cv2.waitKey(1) & 0xff

        #r若按下w则保存一张照片
        if c ==ord("w"):
            cv2.imwrite("./val_001/%d.bmp" %i, frame) #自己设置拍摄的照片的存储位置
            print("Save images %d succeed!" %i)
            i+=1

        #若按下Q键,则退出循环
        if c == ord("q"):
            break
    
#随时准备按q退出
cap.release()
#关掉所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

注意:
1、运行take_photo.py前,注意设置左右照片的存储位置。
2、运行take_photo.py后,按下键盘上的“W”键拍摄一张照片。当拍摄的照片数量足够时,按下“Q”键退出程序运行。
3、程序退出后,打开存储照片的文件夹查看照片是否合适。

3、双目左右照片分割(python)

resize.py内容如下:

import numpy as np
import cv2



#img1 = cv2.imread(r"/Users/inbc/Desktop/zuo/Left1.bmp")
#img2 = cv2.imread(r"/Users/inbc/Desktop/you/Right1.bmp")
for i in range(0,7) :
    #imgT = cv2.imdecode(np.fromfile('./images/%d.bmp'  %i ,dtype=np.uint8), -1)
    imgT = cv2.imdecode(np.fromfile('./val/%d.bmp'  %i ,dtype=np.uint8), -1) #读取拍摄的左右双目照片

    # cv2.imshow("zuo", img1[300:1200, 500:2000])
    # cv2.imshow("you", img2[300:1200, 500:2000])

    # cv2.waitKey(0)
    
    #设置左右照片的存储位置
    cv2.imwrite("./val/zuo/reLeft%d.bmp"  %i  ,imgT[0:720, 0:1280] )#imgL的第一个参数是图片高度像素范围,第二个参数是图片宽度的像素范围
    cv2.imwrite("./val/you/reRight%d.bmp" %i ,imgT[0:720, 1280:2560] )
    print("Resize images%d Fnished!" %i)

print("Fnished All!!!")

注意:
1、运行resize.py前,注意设置左、右照片的分别的存储位置。
2、运行resize.py后,终端打印"Fnished All!!!"表示分割完成。
3、程序退出后,打开存储照片的文件夹查看照片,是否分割完成,左摄像头照片存放在zuo,右摄像头照片存放在you。(文件名可自己更改)

三、Matlab双目参数标定

1、打开Matlab后,点开app,找到Stereo Camera Calibrator。如下图所示:请添加图片描述打开后如图所示:请添加图片描述
2、导入双目的左右照片到Stereo Camera CalibratorAPP。具体操作,如下图所示:
请添加图片描述
3、点击确认后就可以分析导入的左右的照片了。这个过程会自动剔除掉不合格(误差过大)的左右照片。
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4、导入照片后就可以进行双目定标了。
导入左右照片后,如图:
请添加图片描述
5、设置双目相机的定标参数,如图所示。
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6、进行双目定标,并导出双目参数矩阵到Matlab中,进行下一步的处理。
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四、双目参数提取

1、左、右相机内参数获取,注意参数矩阵的转置:

>> stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix'#左相机参数

ans =

  831.0889   -4.0855  659.4243
         0  831.8663  487.3259
         0         0    1.0000

>> stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix'#右相机参数

ans =

  831.1982   -3.5773  632.5308
         0  832.1221  479.3084
         0         0    1.0000

Matlab如图所示:
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2、获取左右相机畸变系数。

注意: 左右相机畸变系数:[k1, k2, p1, p2, k3] ,顺序要正确。

 # 左右相机畸变系数:[k1, k2, p1, p2, k3]

>> stereoParams.CameraParameters1.RadialDistortion

ans =

   -0.0806    0.3806   -0.5229 #k1  k2  k3

>> stereoParams.CameraParameters1.TangentialDistortion

ans =

   -0.0033    0.0005    #p1     p2

Matlab如图所示:
请添加图片描述
3、获取双目的旋转矩阵和平移矩阵,注意旋转矩阵的转置。

 # 旋转矩阵
>> stereoParams.RotationOfCamera2'

ans =

    1.0000    0.0017   -0.0093
   -0.0018    1.0000   -0.0019
    0.0093    0.0019    1.0000
    
 # 平移矩阵
>> stereoParams.TranslationOfCamera2

ans =

 -119.9578    0.1121   -0.2134

Matlab如图所示:
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4、获取基线距离,单位:mm, 为平移向量的第一个参数(取绝对值)。

 self.baseline = 119.9578 # 单位:mm, 为平移向量的第一个参数(取绝对值)

至此,双目相机的参数已经校准完毕。

耐心点,慢慢来,你会成功的! ! !

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