Image-Formation-with-Python

간단한 카메라 캘리브레이션 및 왜곡 보정(OpenCV) 실습 폴더입니다.

폴더 구성

• camera_calibration.py: 체스보드 이미지에서 코너를 검출해 카메라 내부 파라미터와 왜곡 계수를 계산합니다.
• distortion_correction.py: 저장된 캘리브레이션 결과를 사용해 이미지/영상 왜곡을 보정합니다.
• data/chessboard/: 캘리브레이션 입력용 체스보드 사진 폴더입니다.
• calibration_result.npz: 캘리브레이션 결과 파일(카메라 행렬 K, 왜곡 계수 등)입니다.
• distortion_results/: 왜곡 보정 전/후 비교 결과 이미지들이 저장되는 폴더입니다.

실행 순서

1. 캘리브레이션 실행

python camera_calibration.py

2. 왜곡 보정 실행(이미지)

python distortion_correction.py --mode image --input data/chessboard/chess_*.jpg --output distortion_results --calib calibration_result.npz

결과물 설명

• calibration_result.npz
  • K: 카메라 행렬
  • dist_coeff: 렌즈 왜곡 계수
  • rms, mean_reprojection_error: 캘리브레이션 품질 지표
  • used_files: 실제로 사용된 이미지 목록
• distortion_results/distortion_results_01.jpg ~ distortion_results/distortion_results_05.jpg
  • 각 결과 이미지의 좌측: 원본 체스보드 이미지
  • 각 결과 이미지의 우측: 왜곡 보정 이미지

사진 미리보기

왜곡 보정 결과 이미지

참고

• 현재 체스보드 기준 내부 코너 패턴은 8 x 6입니다.
• 패턴이 다른 보드를 사용할 경우 camera_calibration.py 실행 시 --board_cols, --board_rows를 맞게 지정하세요.