双目相机标定代码

双目相机标定是计算机视觉领域中的一个关键步骤，它对于实现精确的三维空间重建、物体定位和导航等任务至关重要。本资源提供的“双目相机标定代码”旨在帮助用户进行这一过程，以便后续进行更复杂的计算机视觉应用。 我们要理解双目相机的工作原理。双目相机由两个并排的摄像头组成，模拟人类双眼观察物体的方式，通过捕捉同一场景的两张图像，根据视差计算出深度信息。这种技术基于三角测量原理，即已知两个摄像头的位置（基线）和它们分别拍摄到的相同点，就能计算出该点在三维空间中的坐标。 双目标定的目标是获取相机的内外参数。内参数包括相机的焦距、主点坐标以及镜头畸变系数，这些参数与相机自身属性相关。外参数则是描述相机在世界坐标系中的位置和姿态，包括旋转矩阵和平移向量。标定过程通常包括以下几个步骤： 1. **棋盘格图案**：标定过程中通常使用棋盘格图案，因为它提供了均匀分布的特征点。标定板上的每个角点都可以视为一个三维空间中的已知点。 2. **图像采集**：使用双目相机对棋盘格图案进行多角度拍摄，记录每张图像中的棋盘格角点。 3. **特征检测**：在每张图像中自动或手动检测并标记棋盘格角点。 4. **匹配对应点**：将左右图像中的相同角点进行匹配，形成立体对应。 5. **计算单目标定**：对每个相机单独进行单目标定，得到各自的内参数和旋转和平移矩阵。 6. **立体标定**：利用匹配的对应点，求解两台相机之间的相对位置和姿态，即外参数。 7. **校正镜头畸变**：利用内参数中的畸变系数，对原始图像进行校正，以减小因镜头制造不完美造成的失真。 8. **验证和优化**：使用其他图像进行标定结果的验证，并可能进行迭代优化以提高精度。 完成双目标定后，我们可以获得一个标定矩阵，这个矩阵可以用于将像素坐标转换为世界坐标，从而实现对场景的三维理解。这在自动驾驶、机器人导航、无人机避障、虚拟现实等领域都有广泛应用。 在提供的"CameraCalibration"文件中，可能包含了用于执行以上步骤的算法和工具。用户可以通过运行这些代码，输入自己的棋盘格图像数据，最终得到双目相机的标定结果。代码可能包括了特征检测、匹配、标定计算等功能模块，用户需按照代码文档或说明进行操作，以适应不同的硬件和应用场景。 双目相机标定是计算机视觉中的基础步骤，它对于实现精确的三维视觉功能至关重要。通过理解标定过程并运用提供的代码，我们可以更好地掌握和应用双目视觉技术。