opencv相机标定

**OpenCV相机标定**是计算机视觉领域中的一个重要环节，用于纠正摄像头拍摄图像时产生的几何失真，提高图像质量和后续处理的准确性。OpenCV库提供了丰富的功能，使得开发者能够轻松地进行相机标定过程。 相机标定的目标是获取相机的内参矩阵（包括焦距、主点坐标）和外参矩阵（包括旋转和平移），以及镜头畸变系数。在实际应用中，如自动驾驶、机器人视觉、无人机导航等，都需要经过相机标定来提高定位和识别的精确度。 **相机内参**通常由以下几部分构成： 1. **焦距f**: 是光线在相机传感器上汇聚的点到光心的距离，它决定了图像的放大倍率。 2. **主点C(x_c, y_c)**: 是图像平面的中心点，一般位于图像的几何中心。 3. **镜头畸变系数**: 包括径向畸变（k1, k2, k3）和切向畸变（p1, p2）。径向畸变发生在远离图像中心的区域，而切向畸变通常是由于镜头与传感器之间不完全平行导致的。 **相机外参**包含： 1. **旋转矩阵R**: 描述了相机坐标系相对于世界坐标系的旋转。 2. **平移向量T**: 表示相机中心在世界坐标系下的位置。 **OpenCV相机标定流程**一般包括以下步骤： 1. **准备标定板**: 标定板通常由棋盘格图案组成，用于确定多个已知的三维点及其在图像上的对应二维投影。 2. **采集图像**: 使用相机拍摄标定板的多张不同角度的照片。 3. **检测角点**: 使用OpenCV提供的`findChessboardCorners()`函数自动检测图像中的棋盘格角点。 4. **精确定位角点**: 使用`cornerSubPix()`对角点进行亚像素级定位，提高精度。 5. **计算标定矩阵**: 调用`calibrateCamera()`函数，输入角点坐标和标定板尺寸，得到相机内参和外参。 6. **校正畸变**: 使用`undistort()`函数将原始图像矫正为无畸变图像。 在提供的描述中，提到已经对OpenCV的源码进行了修改，使其更易于理解和配置参数，这意味着可能有以下优化： 1. **参数设置友好**: 可能增加了更直观的接口或注释，方便用户调整标定参数。 2. **代码简化**: 可能去除了不必要的复杂性，使初学者也能快速上手。 3. **测试验证**: 提供了亲测可用的实例，确保了代码的正确性和实用性。 在压缩包文件"CameraCalibration"中，可能包含了用于标定的代码示例、标定板图片以及结果展示。通过研究这些文件，你可以更深入地了解相机标定的实现细节，并且可以直接应用于自己的项目中。对于想要学习OpenCV相机标定的开发者来说，这是一个非常宝贵的资源。