Калибровка камеры с помощью OpenCV - Как настроить размер квадратной доски?

Question

Я работаю над программой калибровки камеры, используя пример OpenCV/Python (от: OpenCV Tutorials) в качестве путеводителя.

Вопрос: Как мне настроить этот примерный код для учета размера квадрата на конкретном шаблоне шахматной доски? Мое понимание процесса калибровки камеры является то, что эта информация должна быть как-то иначе использоваться значения, даваемые:

cv2.calibrateCamera() 

будет некорректным.

Вот часть моего кода, которая читается в файлах изображений и проходит процесс калибровки для получения матрицы камеры и других значений.

#import cv2 
#import numpy as np 
#import glob 

""" 
Corner Finding 
""" 
# termination criteria 
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) 

# Prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), ....,(6,5,0) 
objp = np.zeros((5*5,3), np.float32) 
objp[:,:2] = np.mgrid[0:5,0:5].T.reshape(-1,2) 

# Arrays to store object points and image points from all images 
objpoints = [] 
imgpoints = [] 

counting = 0 

# Import Images 
images = glob.glob('dir/sub dir/Images/*') 

for fname in images: 

    img = cv2.imread(fname)  # Read images 
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert to grayscale 



    # Find the chess board corners 
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (5,5), None) 

    # if found, add object points, image points (after refining them) 
    if ret == True: 
     objpoints.append(objp) 

     cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria) 
     imgpoints.append(corners) 

     #Draw and display corners 
     cv2.drawChessboardCorners(img, (5,5), corners, ret) 
     counting += 1 

     print str(counting) + ' Viable Image(s)' 

     cv2.imshow('img', img) 
     cv2.waitKey(500) 

cv2.destroyAllWindows()   


# Calibrate Camera  
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)  

Answer 1

Здесь, если у вас есть квадратный размер предположит, 30 мм, то умножьте это значение с objp[:,:2]. Как этот

objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)*30 # 30 mm size of square 

As objp[:,:2] представляет собой набор точек checkboard углов даны как (0,0), (0,1), (0,2) .... (8,5). (0,0) - левый верхний квадратный угол, а (8,5) - правый нижний квадратный угол. В этом случае эти точки не имеют единицы, но если мы умножим эти значения с квадратным размером (например, 30 мм), то они станут (0,0), (0,30), ..... (240,150), которые являются единицами реального мира. Ваш вектор перевода будет в mm units в этом случае.