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• 標準型分辨率測試卡
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• 二維碼棋盤格玻璃標定板
• 高精度棋盤格玻璃標定板
• 增強型分辨率測試卡
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• 攝像頭測試標準18%灰板
• 實驗室墻面標準18%灰漆
• 色溫照度計（CL-200A）

高精度玻璃棋盤格標定板

• 名稱：高精度玻璃棋盤格標定板
• 品牌：愛色影
• 格子：0.2mm、0.5mm、1mm（可定制）
• 精度：1μm
• 材料：玻璃
• 價格：點擊詢價

型號說明

型號	格子	外觀尺寸	圖像區域	材料
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-0.2_0.2	0.2mm	104*104*2.3(mm)	100x100(mm)	光學玻璃（進口）
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-0.5_0.5	0.5mm	104*104*2.3(mm)	100x100(mm)	光學玻璃（進口）
ISQ-2.3B-104_104-100_100-G-1_1	1mm	104*104*2.3(mm)	100x100(mm)	光學玻璃（進口）

注：該系列所有標定板均可對圖案和尺寸進行定制，如有需求，請直接聯系客服。

使用說明

在使用OpenCV進行工業鏡頭標定時，通常會使用相機標定模塊來獲取相機的內參和畸變參數。下面是一個使用OpenCV進行工業鏡頭標定的基本步驟：

1. 準備標定板：首先需要準備一個棋盤格標定板，確保標定板上有足夠的特征點，以便相機能夠檢測到并計算相機參數。
2. 拍攝標定圖像：在不同的角度和位置下，使用工業相機拍攝包含標定板的圖像。盡量覆蓋不同的角度和距離，以獲取更全面的標定信息。
3. 提取標定板角點：使用OpenCV的函數來檢測標定板上的角點，比如cv.findChessboardCorners()。
4. 標定相機：利用角點的像素坐標和實際世界坐標，使用cv.calibrateCamera()函數來標定相機，從而獲取相機的內參矩陣和畸變參數。
5. 評估標定結果：標定完成后，可以使用cv.calibrateCamera()返回的參數對標定進行評估，查看重投影誤差等指標。
6. 去畸變：在使用相機拍攝圖像時，可以使用cv.undistort()函數對圖像進行去畸變處理，以提高圖像質量。

下面是一個簡單的Python示例代碼，演示了如何使用OpenCV進行工業鏡頭標定。
點擊銜接下載：aisein_opencv_calibrate.py
在實際應用中，您可能需要根據具體情況調整參數和代碼邏輯，以獲得最佳的標定效果。希望這個示例能夠幫助您開始使用OpenCV進行工業鏡頭標定。