使用Python和OpenCV错误校准网络摄像头

Question

这一切都很新，我正在尝试按照this指南并使用下面的代码对网络摄像头进行校准。我收到以下错误..

  

OpenCV错误：collectCalibrationData中的断言失败（ni> 0＆amp;＆amp; ni == ni1），文件/build/buildd/opencv-2.4.8+dfsg1/modules/calib3d/src/calibration.cpp，line 3193

     

cv2.error：/build/buildd/opencv-2.4.8+dfsg1/modules/calib3d/src/calibration.cpp:3193:error:(215)ni> 0＆amp;＆amp; ni == ni1 in function collectCalibrationData

有人可以解释这个错误是什么以及如何修复它吗？

（底部完全错误）

import numpy as np
import cv2
import glob


criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
# Arrays to store object points and image points from all the images.
objpoints = [] # 3d point in real world 
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
images = glob.glob('*.png')


objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)
objp = objp * 22


for fname in images:

    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret = False
    # Find the chess board corners
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6,9))
    # If found, add object points, image points (after refining them)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)

        imgpoints.append(corners)
        # Draw and display the corners 
        cv2.drawChessboardCorners(img, (6,9), corners, ret)
        cv2.imshow('img',img)
        cv2.waitKey(0)

cv2.waitKey(0)
for i in range (1,5):
    cv2.waitKey(1)
    cv2.destroyAllWindows()
    cv2.waitKey(1)


ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)

  

OpenCV错误：collectCalibrationData中的断言失败（ni> 0＆amp;＆amp; ni == ni1），文件/build/buildd/opencv-2.4.8+dfsg1/modules/calib3d/src/calibration.cpp，line 3193   Traceback（最近一次调用最后一次）：     文件“”，第1行，in     在runfile中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py”，第540行       execfile（文件名，命名空间）     文件“/home/students/Test/test.py”，第49行，in       ret，mtx，dist，rvecs，tvecs = cv2.calibrateCamera（objpoints，imgpoints，gray.shape [:: - 1]，None，None）   cv2.error：/build/buildd/opencv-2.4.8+dfsg1/modules/calib3d/src/calibration.cpp:3193：错误：（-215）ni＆gt; 0＆amp;＆amp; ni == ni1 in function collectCalibrationData

Answer 1

我有同样的问题，而你的主要错误（我知道因为我自己制作）是你改变了棋盘尺寸（默认情况下是7x6，你的是6x9），但是你忽略了改变尺寸在例程顶部的初始化代码中

objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)

为了使这个工作具有多个棋盘尺寸，您可以像这样调整代码：

# checkerboard Dimensions
cbrow = 5
cbcol = 7

# prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
objp = np.zeros((cbrow * cbcol, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:cbcol, 0:cbrow].T.reshape(-1, 2)

.
.
.
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cbcol, cbrow), None)

Answer 2

深入研究源代码：

for( i = 0; i < nimages; i++, j += ni )
{
    Mat objpt = objectPoints.getMat(i);
    Mat imgpt1 = imagePoints1.getMat(i);
    ni = objpt.checkVector(3, CV_32F);
    int ni1 = imgpt1.checkVector(2, CV_32F);
    CV_Assert( ni > 0 && ni == ni1 );
    ...

这：Assertion failed (ni > 0 && ni == ni1)表示您的对象点数组的长度为零，或者对象和图像数组的大小不同。

要明确：calibrateCamera()不仅要提供一个对象点数组和另一个图像点数组，还要提供一个图像和对象点数组的数组。如果您只有一个图像（因此只有一对图像和对象点），您可以将这些数组包装在一组方括号中：

obj = [[x, y, z], [x1, y1, z1]] # wrong
img = [[x, y], [x1, y1]]        # wrong

obj = [[[x, y, z], [x1, y1, z1]]] # right
img = [[[x, y], [x1, y1]]]        # right

回想当我第一次看到这个教程时，看起来你唯一改变的是文件扩展名（从jpg到png），这表明你正在使用自己的资源 - 因此你的问题可以解决谎言你正在使用的图像数量。我认为您使用的图像/图像可能没有成功选择棋盘格 - 因此您的对象点阵列永远不会添加任何内容。尝试在运行calibrateCamera之前打印出阵列，并使用/samples/cpp

中提供的棋盘图像

Answer 3

我有同样的问题，经过一些研究后我在答案中找到了问题。

我决定改变objp的形状：

objp = objp.reshape(-1,1,3)

另外我还有另外一个问题：findChessboardCorners找到的角点数可能小于7 * 6（图案大小）所以我只保留了找到3D点数的角落：

corners2 = cv2.cornerSubPix(image=gray, corners=corners, 
               winSize=(11,11), zeroZone=(-1,-1),
               criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + 
                         cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
imgpoints.append(corners2)
objpoints.append(objp[0:corners2.shape[0]])

之后代码工作正常：D

编辑：我意识到，如果不使用retval（True或False），我们会检查corners不是{None {1}}。

Answer 4

所以我发现错误是由于imgpoints是一个1长的数组，它应该与objpoints一样长。我发现如果你使用一个图像，你可以直接将校准函数中的imgpoints替换为角点。希望能帮助任何有同样错误的人。

（在此过程中进行了一些更改，我仍在尝试修复它以使用多个图像）

import numpy as np
import cv2
import glob

# termination criteria
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
# Arrays to store object points and image points from all the images.

imgpoints = [] # 2d points in image plane.
images = glob.glob('*.png')

for fname in images:

    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret = False
    # Find the chess board c  orners
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (6,9))
    # If found, add object points, image points (after refining them)
    if ret == True:
        cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
        imgpoints.append(corners)
        # Draw and display the corners 
        cv2.drawChessboardCorners(img, (6,9), corners, ret)
        cv2.imshow('img',img)
        cv2.waitKey(0)

cv2.waitKey(0)
for i in range (1,5):
    cv2.waitKey(1)
    cv2.destroyAllWindows()
    cv2.waitKey(1)
imgpoints = np.array(imgpoints,'float32')
print len(corners), len(pattern_points)



pattern_size = (9, 6)
pattern_points = np.zeros( (np.prod(pattern_size), 3), np.float32)
pattern_points[:, :2] = np.indices(pattern_size).T.reshape(-1, 2).astype(np.float32)
pattern_points = np.array(pattern_points,dtype=np.float32)

ret, matrix, dist_coef, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([pattern_points], [corners], gray.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS)

Answer 5

谢谢@ s-low！您的源代码非常有用。

初学者的另一个可能错误是关于 objp的数据类型。

当我分配objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)时，我忽略了数据类型赋值。在python 2.7中，默认dtype为float64。因此，当代码调用函数＆＃39; cv2.calibrateCamera＆＃39;时，会出现类似的断言错误：

OpenCV Error: Assertion failed (ni >= 0) in collectCalibrationData, file /Users/jhelmus/anaconda/conda-bld/work/opencv-2.4.8/modules/calib3d/src/calibration.cpp, line 3169

所以，只是源代码ni = objpt.checkVector(3, CV_32F)给了我一个线索，即必须将objp矩阵分配给float32。

Answer 6

如果您按照以下示例进行操作：

opencvdoc

然后，问题很容易解决，这是因为功能：

Corners2 = cv2.cornerSubPix（灰色，角落，（11,11），（ - 1,1），标准）

在当前版本的opencv中返回Null

这也是：

Img = cv2.drawChessboardCorners（img，（7.6），corners2，ret）

所以你要做的就是改变那些代码行，这是我改编的代码：

from webcam import Webcam
import cv2
from datetime import datetime
import numpy as np

webcam = Webcam()
webcam.start()

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
objp = np.zeros((6*9,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)
objpoints = []
imgpoints = []
i = 0

while i < 10:
    image = webcam.get_current_frame()
    gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6), None)    
    print ret

    if ret == True:
        cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)       
        imgpoints.append(corners)
        objpoints.append(objp)
        cv2.drawChessboardCorners(image, (9,6), corners,ret)
        i += 1


    cv2.imshow('grid', image)
    cv2.waitKey(1000)

cv2.destroyAllWindows()
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1],None,None)
np.savez("webcam_calibration_ouput_2", ret=ret, mtx=mtx, dist=dist, rvecs=rvecs, tvecs=tvecs)

网络摄像头课程：

import cv2
from threading import Thread

class Webcam:

    def __init__(self):
        self.video_capture = cv2.VideoCapture(0)
        self.current_frame = self.video_capture.read()[1]

    # create thread for capturing images
    def start(self):
        Thread(target=self._update_frame, args=()).start()

    def _update_frame(self):
        while(True):
            self.current_frame = self.video_capture.read()[1]

    # get the current frame
    def get_current_frame(self):
        return self.current_frame

请注意，数字6和9可能会根据国际象棋的尺寸而改变，我国际象棋的dimmensión是10x7。

Answer 7

当我输入我自己的jpg图像时，我遇到了同样的问题，我自己用我的移动摄像头拍摄。最初，当我刚刚运行您共享的链接中提供的代码时，我发现observer.update(temperature,humidity,pressure); 始终设置为rect。后来我发现我输入了棋盘的确切尺寸，这使得代码无法识别棋盘图案。我的意思是我使用了大小为FALSE并在代码中输入8X6的棋盘格，例如，如下所示

8X6

由于它无法识别模式，当我将行和列维度减少1（或多于一个，在我的情况下，它的objp = np.zeros((6*8,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:8,0:6].T.reshape(-1,2) ）然后繁荣时，我得到了打印图像作为输出的参数。

7X5

此外，如果您将此文档用于OpenCV 3.0 beta doc，则可能需要纠正一个小的更改，您可以通过here

找到差异。