はじめに

カメラキャリブレーション毎回準備するのに手間がかかるから、自分用に手順をまとめる。このブログの通り実行すれば、値得られるというところまでやる。

GitHubだけじゃわからない人用に以下GPTによる解説。

準備

Python環境構築

まずはPython環境を整えましょう。Pythonがインストールされていない場合は、Python公式サイトから最新版をインストールしてください。

必要なものをインストール

次に、キャリブレーションに必要なライブラリをインストールします。以下のコマンドで必要なライブラリをインストールします。

pip install -r requirements.txt

これで、カメラキャリブレーションに必要な環境の準備が完了です。

チェスボードの準備

キャリブレーションにはチェスボードパターンが必要です。checkerboard.pngという名前のチェスボード画像を使用します。この画像を印刷して、キャリブレーション時に撮影用の対象物として使用します。

チェスボード画像の印刷: checkerboard.pngをA4サイズで印刷してください。絶対的なサイズは重要ではないですが、カメラがチェスボード全体を撮影できるよう、適切なサイズに印刷しましょう。
撮影時の注意点: 撮影する際は、チェスボードを水平、斜め、上下左右など様々な角度から撮影し、キャリブレーションの精度を向上させます。

キャリブレーション用の画像を撮影

キャリブレーションを行うには、チェスボードパターンの画像が必要です。手動で撮影するのは面倒なので、以下のスクリプトで自動的にチェスボードの画像をキャプチャしましょう。

`take.py` - チェスボード画像の撮影

take.pyはカメラを起動し、チェスボードパターンを検出したときに画像を自動的に保存します。撮影が終了したら、"q"キーを押して終了します。

import cv2
import numpy as np
import os

# チェスボードの内角の数（縦・横のマス数 - 1）
CHECKERBOARD = (6, 9)

# 出力フォルダの作成
output_dir = 'captured_images'
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# カメラの設定（カメラIDを0に設定）
cap = cv2.VideoCapture(0)

if not cap.isOpened():
    print("カメラを開くことができませんでした")
    exit()

# 画像の保存カウント
img_counter = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("フレームを取得できませんでした")
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, None)

    # チェスボードが見つかった場合
    if ret:
        cv2.drawChessboardCorners(frame, CHECKERBOARD, corners, ret)
        # チェスボードが検出された場合に画像を保存
        img_name = os.path.join(output_dir, f"image_{img_counter:03d}.jpg")
        cv2.imwrite(img_name, frame)
        print(f"{img_name} を保存しました")
        img_counter += 1

    cv2.imshow('Camera', frame)

    # キー入力待ち（qを押すと終了）
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# リソースの解放
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

キャリブレーション実行

撮影が完了したら、次にカメラキャリブレーションを行います。以下のスクリプトcarib.pyを使ってキャリブレーションを実行します。

`carib.py` - カメラキャリブレーションの実行

import glob
import cv2
import numpy as np

# チェスボードの内角の数（縦・横のマス数 - 1）
CHECKERBOARD = (6, 9)

# 3Dのワールド座標系の点を生成
objpoints = []
for i in range(CHECKERBOARD[1]):
    for j in range(CHECKERBOARD[0]):
        objpoints.append([j, i, 0])

objpoints = np.array(objpoints, dtype=np.float32)

# 2Dと3Dの点を保存するリスト
objpoints_list = []  # 3Dのワールド座標系の点
imgpoints_list = []  # 2Dの画像上の点

# 画像の読み込み
images = glob.glob('captured_images/*.jpg')  # 撮影した画像のパス

for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, CHECKERBOARD, None)

    if ret:
        # 3Dのワールド座標系の点と2Dの画像上の点をリストに追加
        objpoints_list.append(objpoints)
        imgpoints_list.append(corners)

# カメラキャリブレーション
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(
    objpoints_list, imgpoints_list, gray.shape[::-1], None, None)

# キャリブレーションパラメータの保存
np.savez('calib.npz', mtx=mtx, dist=dist, rvecs=rvecs, tvecs=tvecs)

print("キャリブレーションが完了しました。")

値の確認

キャリブレーションが完了したら、保存されたパラメータを確認して正しく実行されたかをチェックします。以下のcheck.pyで確認できます。

`check.py` - キャリブレーション結果の確認

import numpy as np

# 保存されたキャリブレーションパラメータの読み込み
data = np.load('calib.npz')
mtx = data['mtx']
dist = data['dist']
rvecs = data['rvecs']
tvecs = data['tvecs']

# カメラ行列、歪み係数、回転ベクトル、平行移動ベクトルの確認
print("カメラ行列 (mtx):\n", mtx)
print("\n歪み係数 (dist):\n", dist)
print("\n回転ベクトル (rvecs):\n", rvecs)
print("\n平行移動ベクトル (tvecs):\n", tvecs)

print("\nキャリブレーションが正常に完了している場合、上記のパラメータが合理的な値であることを確認します。")

おわりに

また他のファイル形式で欲しくなったときには、簡単に変更できるよう書き換えるかもしれない。