画像の用意
チェッカーボード印刷し、キャリブレーションしたいカメラで撮影します。
チェッカーボード↓↓
チェッカーボードを平面を保つように硬い板などに貼って、以下のように角度や位置を変えて25枚くらいの画像を撮影します。
このくらい近くで撮ってもいいのかも↓↓（takminさんのブログより画像引用）
良くない例↓↓ 遠すぎたりブレブレな画像は削除しましょう。
画像保存のコード
以下のコードで画像を3秒おきに取得できます。
save_image.pyなどのファイルを作って実行してください。
13行目の保存フォルダへのパスと40行目のカメラへのパスを変更してください。
カメラの内部パラメータを求める
以下のコードで魚眼カメラの歪みを補正するのに必要な内部パラメータKとDが得られるはず...
calibrate.pyなどのファイル名で保存し実行してください。
103行目のパスを魚眼画像が保存されているフォルダに変更すること！
こんな感じの値が得られるかしら↓↓
K = np.array( [[340.59258135 , 0. , 548.37466433],
[ 0. ,340.79339754, 550.00068578],
[ 0. , 0. , 1. ]])
D = np.array([[-0.02413534, -0.00265511, 0.00394103, -0.00273779]])
KとDとは？
K：内部パラメータ行列
K = [[fx, 0, cx]
[ 0, fy, cy]
[ 0, 0, 1]]
fx, fy：焦点距離（ピクセル）
cx, cy：画像中心
確かに私の入力画像は1088ピクセルx1088ピクセルなので、画像中心は大体544ピクセルになってる
D：歪み係数
D = [[k1, k2, k3, k4]]
確認
そしたら得られたKとDを使って以下のコードで歪み補正できてるか確認してみてね。
4行目の画像へのパスと、8・11行目のカメラ内部パラメータを変更してください。
こんなふうにベッドのフチがまっすぐになったのがわかるかな
補正前の画像↓ 補正後の画像↓
最後まで読んでいただきありがとうございました！
より良い記事にするため、わかりにくいところや間違っているところがありましたら、連絡をいただけると嬉しいです！
Have a nice calibration day!!