python 相机开发实例 python 相机控制

 利用pycharm工具+python语言，设计一个单目摄像头的调用函数，可以进行实时的抓拍的功能。具体封装的函数，实现的代码如下：

def read_show():
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)  # 捕获摄像头
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, 30, (640, 480))  # 自己更改视频的格式
    index = 1
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        out.write(frame)
        cv2.imshow("截图", frame)
        k = cv2.waitKey(0) & 0xFF
        if k == ord("q"):   # 按q进行退出模式
            break
        elif k == ord('s'):    # 按s进行截图
            cv2.imwrite('C:/Users/28719/Desktop/video_test/' + str(index) + ".jpg", frame)  # 保存相机拍照文件夹
            index += 1
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

当我们完成封装调用拍摄的任务之后，就可以通过调用网络上常用的opencv的矫正代码，进行校正，我的矫正代码是通过垃圾入门封装自己弄的。自己弄的时候，没有把标定的过程去掉，所以代码中含有标定的部分，具体代码如下：

import cv2
import numpy as np
import glob


def jiao_zheng(char):
    """
    相机校正函数，需要先点击此函数，更改相机的标定图片，然后进行相机的内参矩阵获取。
    :param char: 为待校正图片路径
    """
    # 设置寻找亚像素角点的参数，采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)

    # 获取标定板角点的位置
    objp = np.zeros((11 * 8, 3), np.float32)
    objp[:, :2] = np.mgrid[0:11, 0:8].T.reshape(-1, 2)  # 将世界坐标系建在标定板上，所有点的Z坐标全部为0，所以只需要赋值x和y

    obj_points = []  # 存储3D点
    img_points = []  # 存储2D点
    images = glob.glob("C:/Users/28719/Desktop/image/*.jpg")

    i = 0
    for fname in images:

        img = cv2.imread(fname)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        size = gray.shape[::-1]
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (11, 8), None)

        if ret:
            obj_points.append(objp)
            # 在原角点的基础上寻找亚像素角点
            corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (6, 7), (-1, -1), criteria)
            if [corners2]:
                img_points.append(corners2)
            else:
                img_points.append(corners)
            # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值
            cv2.drawChessboardCorners(img, (11, 8), corners, ret)
            i += 1
            cv2.imwrite("C:/Users/28719/Desktop/image_test/" + str(i) + '.png', img)
            cv2.waitKey(1500)
        else:
            print(str(fname))

    print(len(img_points))
    cv2.destroyAllWindows()

    # 标定
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None)

    print("ret:", ret)
    print("内参矩阵mtx:\n", mtx)  # 内参数矩阵
    print("畸变系数dist:\n", dist)  # 畸变系数   distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)
    print("旋转向量rvecs:\n", rvecs)  # 旋转向量  # 外参数
    print("平移向量tvecs:\n", tvecs)  # 平移向量  # 外参数
    print("-----------------------------------------------------")
    # 使用读取到的第三张图片进行校正
    img = cv2.imread(char)
    h, w = img.shape[:2]
    # 使用cv.getOptimalNewCameraMatrix()优化内参数和畸变系数，
    # 当alpha设为1的时候，将会返回一个包含额外黑色像素点的内参数和畸变系数，并返回一个ROI用于将其剪裁掉
    newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))
    print("调节视场大小后的相机内参矩阵为：\n")
    print(newcameramtx)
    print("------------------使用undistort函数-------------------")
    # 有两种方法，第二种是重映射的方法：通过cv2.initUndistortRectifyMap和cv2.remap一起校正
    dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx)
    x, y, w, h = roi
    dst1 = dst[y:y + h, x:x + w]
    # 将矫正后的图片写入到指定文件夹
    cv2.imwrite("C:/Users/28719/Desktop/video_test_photo/1.jpg", dst1)
    # 展示校正前的图片与校正后的图片
    cv2.imshow("original", img)
    cv2.imshow("undistorted", dst)
    print("dst的大小为:", dst.shape)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

 这是一个能够标定和校正的函数，合在一起就是如下所示：

# 开发日期：2022/7/28
import cv2
import xp_相机标定1


def read_show():
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)  # 捕获摄像头
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, 30, (640, 480))  # 自己更改视频的格式
    index = 1
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        out.write(frame)
        cv2.imshow("截图", frame)
        k = cv2.waitKey(0) & 0xFF
        if k == ord("q"):   # 按q进行退出模式
            break
        elif k == ord('s'):    # 按s进行截图
            cv2.imwrite('C:/Users/28719/Desktop/video_test/' + str(index) + ".jpg", frame)  # 保存相机拍照文件夹
            index += 1
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    read_show()
    char = "C:/Users/28719/Desktop/video_test/1.jpg"  # 指定待校正的文件夹
    xp_相机标定1.jiao_zheng(char)

通过 mian来调用事先写好的函数，xp_相机标定1.jiao_zheng(char)中xp_相机标定1为函数所在的python文件名。