caliblation.py

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カメラの内部パラメータを計算する
square_sizeとreference_imgを変更することで正方形の1辺のサイズと参照画像の枚数を変更できる。
"""

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


square_size = 2.6      # 正方形の1辺のサイズ[cm]
pattern_size = (7, 7)  # 交差ポイントの数

reference_img = 100 # 参照画像の枚数

pattern_points = np.zeros( (np.prod(pattern_size), 3), np.float32 ) #チェスボード（X,Y,Z）座標の指定 (Z=0)
pattern_points[:,:2] = np.indices(pattern_size).T.reshape(-1, 2)
pattern_points *= square_size
objpoints = []
imgpoints = []

capture = cv2.VideoCapture(0)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)

while len(objpoints) < reference_img:
# 画像の取得
    ret, img = capture.read()
    height = img.shape[0]
    width = img.shape[1]

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # チェスボードのコーナーを検出
    ret, corner = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size)
    # コーナーがあれば
    if ret == True:
        print("detected coner!")
        print(str(len(objpoints)+1) + "/" + str(reference_img))
        term = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 30, 0.1)
        cv2.cornerSubPix(gray, corner, (5,5), (-1,-1), term)
        imgpoints.append(corner.reshape(-1, 2))   #appendメソッド：リストの最後に因数のオブジェクトを追加
        objpoints.append(pattern_points)

    cv2.imshow('image', img)
    # 毎回判定するから 200 ms 待つ．遅延するのはココ
    if cv2.waitKey(1000) & 0xFF == ord('q'):
        break

print("calculating camera parameter...")
# 内部パラメータを計算
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 計算結果を保存
np.save("mtx", mtx) # カメラ行列
np.save("dist", dist.ravel()) # 歪みパラメータ
# 計算結果を表示
print("RMS = ", ret)
print("mtx = \n", mtx)
print("dist = ", dist.ravel())