# Self-Driving Car Engineer ：Camera Calibration

**Repository Path**: rou-rou/self-driving-car-engineer-camera-calibration

## Basic Information

- **Project Name**: Self-Driving Car Engineer ：Camera Calibration
- **Description**: 自动驾驶学习第二部分 通过计算机视觉 解决图象的失真问题
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-12-13
- **Last Updated**: 2025-06-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: OpenCV, 计算机视觉, 自动驾驶, Python, 图片处理

## README

# Part 03 Camera Calibratio
第三章 相机校准

#### 介绍
这一部分是进行相机校准的学习。  
出现图片是真的原因主要是因为又 3D空间 到 2D画面 不可避免地出现图像失真  
我会用最简单的OpenCV库 来解决图像失真问题  
为以后获得车道线的鸟瞰图与测量车道线的曲率做准备    
如果有任何我没有说清楚的地方，或者代码问题 欢迎加我个人微信一起讨论：Rou_rouV5

#### 软件架构
在这一部分我将会说明每一个Demo都进行了哪一部分的尝试 以及每个文件夹做了什么

lesson 01 code.py 通过OpenCV的findChessboardCorners() 和 drawChessboardCorners()函数 对输入的图象进行内角绘制
                  测试图与输出结果在 calibration_test 文件夹中    
  
lesson 02 code.py 用来练习寻找角落的全部流程，用于测试的图象在 camera_cal 文件夹中 符合设置并且标注好的图象输出在 output_camera_cal 文件夹中  
  
lesson 03 code.py 整理 02 的代码 输入输出相同只是进行了代码整理  
  
lesson 04 code.py 做了同样的事情 叫代码看的更规范  
  
lesson 05 code.py 对停车标志及进行了失真调整 测试图片以及输出图片都在 perspective_transform 文件夹中  
  
lesson 06 code.py 很奇怪的错误 还没有解决  
  
lesson 07 code.py 对失真图象进行矫正 结果输出在 test_image 文件夹中
  

#### 简单的效果展示  
部分边角标注效果 :    
输入: ![](calibration_test/calibration_test.png)    
输出: ![](calibration_test/output_calibration_test.png)  

车辆标志失真校正 :  
输入: ![](perspective_transform/perspective_transform.jpg)  
输出: ![](perspective_transform/output_perspective_transform.jpg)  

失真图象矫正 标注 :    
输入: ![](test_image/test_image.png)    
输出: ![](test_image/output_test_image.jpg)    
#### 使用说明