使用OpenCV-Python进行相机标定和校正的简易工具介绍

该工具基于张正友标定法，可以快速得到摄像机的内参和失真系数，并用于视频或摄像机图像的校正。该工具的运行环境要求为Ubuntu 16.04操作系统、Python 3.5.2版本和OpenCV 3.2.0版本。用户需要准备至少10张从不同位置和方向拍摄的棋盘格图像，且图像格式应为JPG或PNG。将这些图像放置在一个名为chess的文件夹中，该文件夹需要与calibration.py脚本位于同一目录下。通过在当前目录运行相关命令，可以开始标定过程。" 知识点详细说明如下： 1. OpenCV-Python：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV-Python是其Python接口，提供了一系列高级接口，方便开发者利用Python语言进行图像处理、计算机视觉以及机器学习应用。 2. 相机标定和校正：相机标定是指确定相机内部参数和外部参数的过程。内部参数包括焦距、主点坐标和镜头畸变参数等，这些参数描述了相机的成像几何特性。外部参数则与相机在拍摄时的位置和方向有关。校正是利用这些标定得到的参数来消除图像中的畸变，以提高图像的质量。 3. 张正友标定法：这是一种常用的相机标定方法，由张正友教授提出。该方法使用平面的棋盘格作为标定物，通过拍摄不同角度下的棋盘图像，利用棋盘格角点在图像上的位置来计算相机的内参和外参。 4. Ubuntu 16.04：Ubuntu 16.04是Linux操作系统的一个版本，以其稳定性和广泛的支持社区而受到开发者的欢迎。该系统与Python和OpenCV有良好的兼容性，适合开发和运行图像处理相关的应用。 5. Python 3.5.2：Python是一种广泛使用的高级编程语言，它的语法简单易懂，非常适合快速开发。Python 3.5.2是该语言的一个具体版本，为编写图像处理程序提供了强大的支持。 6. OpenCV 3.2.0：OpenCV的3.2.0版本是该库的一个稳定版本，包含了众多计算机视觉和图像处理的算法实现。它通常会和Python的接口库一起使用，为开发者提供底层的图像处理能力。 7. 棋盘格图像：棋盘格图像是一种常见的用于相机标定的标定物图像。其规则排列的黑白格子可以作为特征点，便于算法检测和计算。 8. 标定工具使用方法：使用该标定工具前，需要在标定环境中拍摄一定数量的棋盘格图像，然后将这些图像整理到一个特定的文件夹中。通过运行calibration.py脚本，使用预设的命令，可以开始标定过程，并最终得到相机的内参和畸变系数。 9. ROS校准包：ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架，用于机器人软件开发。其校准包用于相机与ROS系统集成时的标定工作。说明中提到的工具与ROS校准包有相似之处，意味着它们都能完成类似的功能。 10. 文件结构：由压缩包子文件的文件名称列表可知，该工具包的文件结构应包含一个名为"camera_calibration_tool-master"的目录，其中包含了用于标定的源代码、配置文件和使用说明等资源。