opencv 标定 带图片

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具，用于处理图像和视频数据。本主题聚焦于OpenCV中的摄像头标定技术，这是一个关键步骤，它能帮助我们纠正由于镜头畸变等因素导致的图像失真。下面将详细阐述OpenCV的摄像头标定过程及其相关知识点。 一、摄像头标定的重要性 摄像头标定是计算摄像头内参和外参的过程，这些参数对于准确地理解摄像头捕捉到的真实世界场景至关重要。内参包括焦距、主点坐标等，外参则涉及摄像头相对于世界坐标的位姿。通过标定，我们可以消除鱼眼效应、透视失真等，提高图像质量，进而进行精确的物体检测、追踪、三维重建等任务。 二、OpenCV的标定流程 1. 准备标定板：一个包含多个已知距离的棋盘格图案，用于获取多个不同的视角。 2. 捕捉图像：使用摄像头捕获标定板的多个不同角度的图像，例如提供的11.jpg到01.jpg。 3. 图像处理：在每张图像上检测角点，OpenCV提供了`findChessboardCorners()`函数来自动寻找棋盘格角点。 4. 立体标定：使用`calibrateCamera()`函数，输入角点坐标、标定板大小以及摄像头内参初始值，计算出优化后的内参和外参。 5. 检验结果：通过`drawChessboardCorners()`函数在图像上画出检测到的角点，观察是否与棋盘格对齐，评估标定效果。 6. 保存参数：将标定结果保存，便于后续图像处理使用。 三、OpenCV标定中的关键概念 1. 内参矩阵：描述了摄像头内部光学系统如何将光线转化为像素，包括焦距f、主点坐标cx和cy。 2. 坐标系转换：外参表示摄像头在世界坐标系中的位置和方向，由旋转矩阵R和平移向量t组成。 3. 畸变系数：描述了摄像头镜头的径向畸变和切向畸变，通常包含k1、k2、p1、p2四个参数。 4. 雅可比矩阵：在标定过程中用于求解非线性优化问题的雅可比矩阵，有助于迭代更新参数。 四、实际应用 标定后的摄像头可以用于各种应用，如自动驾驶中的障碍物检测、机器人导航、增强现实、3D重建等。在这些应用中，准确的摄像头参数对于测量距离、识别物体位置等都至关重要。 总结，OpenCV的摄像头标定是一个关键步骤，通过它我们可以校正摄像头的图像失真并获取真实世界的几何信息。提供的代码文件CalibrationOpenCV3.cpp可能是一个完整的摄像头标定实现，而11.jpg至01.jpg则是标定过程中的输入图像。理解并掌握这一过程，对于从事计算机视觉相关工作的专业人士来说是必不可少的技能。