我想复制this camera calibration code。
当我运行我的脚本时，校准过程在大约30分钟内不会停止（我期望输出的是内在相机矩阵）。我的代码有什么问题？为什么校准过程需要这么长时间？
这是我的密码
import os
import cv2
import numpy as np
# DUMMY TEST
FilepathCalib = './data'
# Declaring global variable
img_calib_set = []
points_3d_sample = np.zeros((6*7,3), np.float32)
points_3d_sample[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)
points_2d = []
points_3d = []
# Loading calibration image dataset
for img_calib in os.listdir(FilepathCalib):
img_calib = cv2.imread(FilepathCalib + '/' + img_calib, 0)
img_calib_set.append(img_calib)
# Finding checkerboard corners pattern in image dataset
for img in img_calib_set:
ret_val, corner = cv2.findChessboardCorners(img, (7,9), None)
if ret_val == True:
points_3d.append(points_3d_sample)
points_2d.append(corner)
# Extracting camera parameters
ret_val, intrinsic_mat, dist_coef, rot_vector, tran_vector =
cv2.calibrateCamera(points_3d, points_2d, img_calib_set[0].shape[::-1], None, None)
print(intrinsic_mat)这是我的示例校准图像
2条答案
按热度按时间nafvub8i1#
cv2.findChessboardCorners（）函数的处理时间在很大程度上取决于输入图像。
在1 K-4K图像上处理30分钟并不异常。您是否尝试过将处理时间写入控制台输出或调试日志？
这样你就可以知道某些图像是否比其他图像花费的时间长。我有一个案例，大多数图像需要10-20秒，但少数需要3-5分钟。需要花费大量时间处理的照片通常有模糊的棋盘图案（运动模糊），或其他矩形背景图案（壁橱、百叶窗、窗框等）。
从你输入的图像来看，我可以肯定地看到纸板因为拿着它而有点弯曲。我也很难把校准图案贴到一个真正平坦的表面上。最后我用一个LCD监视器来显示图像，并移动相机来校准图像（确保你没有在监视器上缩放图像;图像上的1个像素应该是显示器上的1个像素，而且不必是全屏的）。这给了我最低的重新投影误差。
您的示例图像的质量是否低于实际素材？您可以清楚地看到JPEG压缩算法在图像边缘产生了大量压缩伪像。这并不理想。如果这是您的实际素材，我建议将压缩质量设置为最大，或者使用PNG之类的无损格式。
通过用更好的候选图像替换一些校准图像，我能够将校准时间缩短一半。
8dtrkrch2#
添加一个参数
flags = cv2.CALIB_USE_LU，那么它会更快。例如：