# camera_calib

**Repository Path**: tangyang/camera_calib

## Basic Information

- **Project Name**: camera_calib
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-28
- **Last Updated**: 2026-08-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 相机标定与图像去畸变

本项目使用 Python 和 OpenCV 完成相机标定，并利用标定得到的相机内参和畸变系数对单张图片、图片目录或摄像头实时画面进行去畸变。

项目支持两种标定板：

- 棋盘格标定板
- 非对称圆点阵列标定板

## 运行环境

- Python 3.10 或更高版本
- OpenCV
- NumPy

安装依赖：

```powershell
pip install opencv-python numpy
```

建议在项目根目录执行本文中的命令，以保证默认相对路径能够正确解析。

## 目录结构

```text
CameraCalibration/
├── assets/
│   ├── calib_chessboard/          # 棋盘格标定图片
│   └── calib_acircle/             # 非对称圆点阵列标定图片
├── output/                        # 标定文件、采集图片和去畸变结果
├── 01_CameraCalibChessboard.py   # 使用棋盘格图片标定
├── 02_CameraCalibACircle.py      # 使用圆点阵列图片标定
├── 03_CameraCalibChessboardVideo.py
│                                    # 摄像头采集棋盘格并标定
├── 04_CameraCalibACircleVideo.py
│                                    # 摄像头采集圆点阵列并标定
├── 05_UndistortImage.py          # 使用 undistort 处理单张图片
└── 06_UndistortRemap.py          # 使用 remap 处理目录或摄像头
```

## 一、使用已有图片进行相机标定

### 1. 棋盘格标定

直接使用 `assets/calib_chessboard` 中的默认图片：

```powershell
python 01_CameraCalibChessboard.py
```

显示角点检测预览：

```powershell
python 01_CameraCalibChessboard.py --preview
```

指定图片、棋盘格内角点和方格尺寸：

```powershell
python 01_CameraCalibChessboard.py `
  --images "assets/calib_chessboard/*.jpg" `
  --board-width 6 `
  --board-height 9 `
  --square-size 20 `
  --preview `
  --output calibration_chessboard
```

默认标定板参数：

- 每行内角点数：6
- 每列内角点数：9
- 方格边长：20 mm

默认输出：

```text
output/calibration_chessboard.yml
output/calibration_chessboard.xml
```

### 2. 非对称圆点阵列标定

直接使用 `assets/calib_acircle` 中的默认图片：

```powershell
python 02_CameraCalibACircle.py
```

显示圆心检测预览：

```powershell
python 02_CameraCalibACircle.py --preview
```

指定全部主要参数：

```powershell
python 02_CameraCalibACircle.py `
  --images "assets/calib_acircle/*.jpg" `
  --board-width 5 `
  --board-height 7 `
  --diagonal-spacing 20 `
  --circle-diameter 10 `
  --preview `
  --output calibration_acircle
```

默认标定板参数：

- 短行圆心数：5
- 错位排列行数：7
- 对角相邻圆心距离：20 mm
- 圆直径：10 mm

默认输出：

```text
output/calibration_acircle.yml
output/calibration_acircle.xml
```

> 圆直径作为标定板信息写入结果文件，不直接参与相机矩阵计算。

## 二、通过摄像头采集并标定

### 1. 棋盘格摄像头标定

```powershell
python 03_CameraCalibChessboardVideo.py --camera 0
```

### 2. 非对称圆点阵列摄像头标定

```powershell
python 04_CameraCalibACircleVideo.py --camera 0
```

采集窗口快捷键：

- `Space`：检测成功时采集当前画面
- `Q` 或 `Esc`：退出且不执行标定

采集时应改变标定板的距离、角度和画面位置，使标定板覆盖图像中心、四角和边缘。避免连续采集姿态几乎相同的画面。达到目标采集数量后，程序会自动执行标定并把结果保存到 `output` 目录。

## 三、单张图片去畸变

`05_UndistortImage.py` 使用 `cv2.undistort` 直接处理一张图片。

使用默认棋盘格标定文件：

```powershell
python 05_UndistortImage.py assets/calib_chessboard/image_01.jpg
```

指定标定文件、输出文件并显示对比画面：

```powershell
python 05_UndistortImage.py input.jpg `
  --calibration output/calibration_chessboard.yml `
  --output output/undistorted.jpg `
  --show
```

主要参数：

| 参数 | 说明 |
|---|---|
| `image` | 待去畸变图片路径，必填 |
| `-c, --calibration` | 标定文件路径 |
| `-o, --output` | 输出图片路径 |
| `--alpha` | 有效视野比例，范围为 0～1 |
| `--show` | 显示原图与去畸变结果 |

`--alpha 0` 会尽量消除黑边并裁剪有效区域；`--alpha 1` 会尽量保留完整视野，但图像边缘可能出现黑色区域。

## 四、使用 remap 去畸变

`06_UndistortRemap.py` 使用 `cv2.initUndistortRectifyMap` 预先生成映射表，再通过 `cv2.remap` 处理图像。映射表可以重复使用，因此更适合批量图片和实时摄像头画面。

### 1. 处理图片目录

```powershell
python 06_UndistortRemap.py --input-dir assets/calib_chessboard
```

指定标定文件和输出目录：

```powershell
python 06_UndistortRemap.py `
  --input-dir assets/calib_chessboard `
  --calibration output/calibration_chessboard.yml `
  --output-dir output/undistorted_remap
```

递归处理子目录：

```powershell
python 06_UndistortRemap.py `
  --input-dir assets `
  --recursive
```

支持的图片格式包括：

```text
.bmp  .jpeg  .jpg  .png  .tif  .tiff  .webp
```

### 2. 实时处理摄像头

打开编号为 0 的摄像头：

```powershell
python 06_UndistortRemap.py --camera 0
```

摄像头默认请求分辨率为 `1280×720`。也可以手动覆盖：

```powershell
python 06_UndistortRemap.py `
  --camera 0 `
  --width 1920 `
  --height 1080
```

使用圆点阵列标定结果：

```powershell
python 06_UndistortRemap.py `
  --camera 0 `
  --calibration output/calibration_acircle.yml `
  --alpha 1
```

实时窗口中按 `Q` 或 `Esc` 退出。

> `VideoCapture.set` 向摄像头请求指定分辨率，但摄像头驱动可能选择最接近的受支持分辨率。程序会按照实际读取到的画面尺寸创建映射表。

## 标定结果说明

标定文件采用 OpenCV XML/YAML 格式，主要包含：

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| `cameraMatrix` | 3×3 相机内参矩阵 |
| `distCoeffs` | 径向和切向畸变系数 |
| `image_width` | 标定图像宽度 |
| `image_height` | 标定图像高度 |
| `rms` | 标定的均方根重投影误差 |

相机内参矩阵形式为：

```text
[ fx   0  cx ]
[  0  fy  cy ]
[  0   0   1 ]
```

其中 `fx`、`fy` 是像素单位焦距，`cx`、`cy` 是主点坐标。

去畸变脚本会读取标定图像尺寸。如果输入画面尺寸与标定尺寸不同，程序会按宽高比例调整焦距和主点坐标。为获得更可靠的结果，建议去畸变时使用与标定时相同的相机分辨率、对焦状态和镜头设置。

## 常见问题

### 无法打开摄像头

尝试其他摄像头编号：

```powershell
python 06_UndistortRemap.py --camera 1
```

同时确认摄像头没有被其他程序占用，并允许终端或 Python 访问摄像头。

### 找不到标定文件

请先运行标定脚本，或者使用 `--calibration` 指定已有的 XML/YAML 文件：

```powershell
python 06_UndistortRemap.py `
  --camera 0 `
  --calibration path/to/calibration.yml
```

标定文件至少需要包含有效的 `cameraMatrix` 和 `distCoeffs`。

### 去畸变效果不明显或不正确

检查以下事项：

- 标定文件是否来自当前相机和镜头。
- 标定与去畸变时的分辨率、对焦和变焦设置是否一致。
- 标定图片是否覆盖了画面中心、四角和边缘。
- 标定板尺寸参数是否与实物一致。
- 标定图片是否清晰，角点或圆心是否完整可见。
- 标定结果中的 RMS 重投影误差是否过大。

### 中文显示乱码

源码和文档使用 UTF-8 编码。PowerShell 中可先切换到 UTF-8 代码页：

```powershell
chcp 65001
```