当前位置:首页 > 产品服务 > 高精度玻璃棋盘格标定板

高精度玻璃棋盘格标定板

热度:747 上市日期:2024.04.03
高精度玻璃棋盘格标定板采用光刻工艺,精度1μm,标准厚度2.3mm,常用于OpenCV进行镜头标定。
  • 名称:高精度玻璃棋盘格标定板
  • 品牌:爱色影
  • 格子:0.2mm、0.5mm、1mm(可定制)
  • 精度:1μm
  • 材料:玻璃
  • 价格:点击询价
型号说明
型号 格子 外观尺寸 图像区域 材料
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-0.2_0.2 0.2mm 104*104*2.3(mm) 100x100(mm) 光学玻璃(进口)
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-0.5_0.5 0.5mm 104*104*2.3(mm) 100x100(mm) 光学玻璃(进口)
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-1_1 1mm 104*104*2.3(mm) 100x100(mm) 光学玻璃(进口)
注:该系列所有标定板均可对图案和尺寸进行定制,如有需求,请直接联系客服。
使用说明
在使用OpenCV进行工业镜头标定时,通常会使用相机标定模块来获取相机的内参和畸变参数。下面是一个使用OpenCV进行工业镜头标定的基本步骤:
  1. 准备标定板:首先需要准备一个棋盘格标定板,确保标定板上有足够的特征点,以便相机能够检测到并计算相机参数。
  2. 拍摄标定图像:在不同的角度和位置下,使用工业相机拍摄包含标定板的图像。尽量覆盖不同的角度和距离,以获取更全面的标定信息。
  3. 提取标定板角点:使用OpenCV的函数来检测标定板上的角点,比如cv.findChessboardCorners()。
  4. 标定相机:利用角点的像素坐标和实际世界坐标,使用cv.calibrateCamera()函数来标定相机,从而获取相机的内参矩阵和畸变参数。
  5. 评估标定结果:标定完成后,可以使用cv.calibrateCamera()返回的参数对标定进行评估,查看重投影误差等指标。
  6. 去畸变:在使用相机拍摄图像时,可以使用cv.undistort()函数对图像进行去畸变处理,以提高图像质量。
下面是一个简单的Python示例代码,演示了如何使用OpenCV进行工业镜头标定。
点击衔接下载:aisein_opencv_calibrate.py
在实际应用中,您可能需要根据具体情况调整参数和代码逻辑,以获得最佳的标定效果。希望这个示例能够帮助您开始使用OpenCV进行工业镜头标定。
© 2016 Aisein Technology Co., Ltd.
粤ICP备15038180号-1 
二维码
  • 微信二维码扫描
联系方式
  • 电话:0755-36850302
  • 邮箱:aisein@foxmail.com
回到顶部