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高精度玻璃棋盤格標定板

熱度:434 上市日期:2024.04.03
高精度玻璃棋盤格標定板采用光刻工藝,精度1μm,標準厚度2.3mm,常用于OpenCV進行鏡頭標定。
  • 名稱:高精度玻璃棋盤格標定板
  • 品牌:愛色影
  • 格子:0.2mm、0.5mm、1mm(可定制)
  • 精度:1μm
  • 材料:玻璃
  • 價格:點擊詢價
型號說明
型號 格子 外觀尺寸 圖像區域 材料
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-0.2_0.2 0.2mm 104*104*2.3(mm) 100x100(mm) 光學玻璃(進口)
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-0.5_0.5 0.5mm 104*104*2.3(mm) 100x100(mm) 光學玻璃(進口)
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-1_1 1mm 104*104*2.3(mm) 100x100(mm) 光學玻璃(進口)
注:該系列所有標定板均可對圖案和尺寸進行定制,如有需求,請直接聯系客服。
使用說明
在使用OpenCV進行工業鏡頭標定時,通常會使用相機標定模塊來獲取相機的內參和畸變參數。下面是一個使用OpenCV進行工業鏡頭標定的基本步驟:
  1. 準備標定板:首先需要準備一個棋盤格標定板,確保標定板上有足夠的特征點,以便相機能夠檢測到并計算相機參數。
  2. 拍攝標定圖像:在不同的角度和位置下,使用工業相機拍攝包含標定板的圖像。盡量覆蓋不同的角度和距離,以獲取更全面的標定信息。
  3. 提取標定板角點:使用OpenCV的函數來檢測標定板上的角點,比如cv.findChessboardCorners()。
  4. 標定相機:利用角點的像素坐標和實際世界坐標,使用cv.calibrateCamera()函數來標定相機,從而獲取相機的內參矩陣和畸變參數。
  5. 評估標定結果:標定完成后,可以使用cv.calibrateCamera()返回的參數對標定進行評估,查看重投影誤差等指標。
  6. 去畸變:在使用相機拍攝圖像時,可以使用cv.undistort()函數對圖像進行去畸變處理,以提高圖像質量。
下面是一個簡單的Python示例代碼,演示了如何使用OpenCV進行工業鏡頭標定。
點擊銜接下載:aisein_opencv_calibrate.py
在實際應用中,您可能需要根據具體情況調整參數和代碼邏輯,以獲得最佳的標定效果。希望這個示例能夠幫助您開始使用OpenCV進行工業鏡頭標定。
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