线扫描相机校准

使用基于平面标定板的相机标定方法，对相机进行标定并计算出相机内外参数。可以采用OpenCV库中的calibrateCamera函数对图像进行处理。

代码示例：

import cv2

# 定义标定板参数
board_w = 9
board_h = 6
square_size = 10  # 棋盘格方块大小（毫米）

# 获取标定板角点
def get_board_corners(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (board_w, board_h), None)
    if ret:
        return corners
    return None

# 获取所有角点
def get_all_corners(images_path):
    img_paths = glob.glob(images_path)
    corners = []
    for img_path in img_paths:
        corner = get_board_corners(img_path)
        if corner is not None:
            corners.append(corner)
    return corners

# 标定相机并获取内外参数
def calibrate_camera(images_path):
    corners = get_all_corners(images_path)
    img_shape = cv2.imread(images_path.format(1)).shape[1::-1]

    # 标定
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(
        corners, np.zeros((len(corners), 1, 2), dtype=np.float32),
        img_shape, None, None
    )

    return ret, mtx, dist, rvecs, tvecs

该代码中的函数get_board_corners可以在给定图片中检测棋盘格角点，get_all_corners可以获取所有图片中的角点。calibrate_camera函数则是进行相机标定并返回相机的内外参数。