calibrado_automatico.py

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 Basado en: http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html
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import numpy as np
import cv2
import glob

# Definir el número de filas y columnas del tablero de ajedrez.
filas = 7
columnas = 6

# Establecer el criterio de terminación para el algoritmo de subpíxeles de esquina.
criterios = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER + cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)

# Preparar los puntos del objeto.
puntosObjeto = np.zeros((filas * columnas, 3), np.float32)
puntosObjeto[:, :2] = np.mgrid[0:filas, 0:columnas].T.reshape(-1, 2)

# Crear los arreglos para almacenar los puntos del objeto y los puntos de la imagen
arregloPuntosObjeto = []
arregloPuntosImagen = []

# Recorrer los puntos de la imagen.
for ruta in glob.glob('data/calibracion/left[0-1][0-9].jpg'):
    # Cargar la imagen y convertirla a escala de grises.
    img = cv2.imread(ruta)
    gris = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Find the chess board corners
    ret, esquinas = cv2.findChessboardCorners(gris, (filas, columnas), None)

    # Make sure the chess board pattern was found in the image
    if ret:
        # Refine the corner position
        esquinas = cv2.cornerSubPix(gris, esquinas, (11, 11), (-1, -1), criterios)
        
        # Add the object points and the image points to the arrays
        arregloPuntosObjeto.append(puntosObjeto)
        arregloPuntosImagen.append(esquinas)

        # Draw the corners on the image
        cv2.drawChessboardCorners(img, (filas, columnas), esquinas, ret)
    
    # Display the image
    cv2.imshow('chess board', img)
    cv2.waitKey(500)

# Calibrar la cámara y guardar los resultados.
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(arregloPuntosObjeto, arregloPuntosImagen, gris.shape[::-1], None, None)
print(mtx)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()