opencv2摄像机标定的完整代码
在计算机视觉领域,摄像机标定是一项至关重要的技术,它允许我们校正镜头畸变、获取摄像机的内参和外参,以便更准确地理解图像中的三维空间信息。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,其中包含了丰富的摄像机标定功能。本篇文章将深入解析基于OpenCV2的摄像机标定的完整代码。 我们需要了解摄像机标定的基本概念。摄像机标定的目标是估计摄像机的内参矩阵(包括焦距、主点坐标)和失真系数,以及外部参数(如摄像机的位置和姿态)。这个过程通常使用棋盘格图案作为校准对象,通过检测并追踪棋盘格角点来实现。 在OpenCV2中,`cv::calibrateCamera()`函数是实现摄像机标定的核心。这个函数接受一系列已知位置的棋盘格图像(图像中棋盘格的角点被检测并提供),然后返回摄像机的内参矩阵、失真系数、旋转和平移向量。 以下是一个基本的摄像机标定代码框架: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> // 棋盘格大小 int board_width = 9; int board_height = 6; // 图像中检测到的棋盘格角点 std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints; // 实际棋盘格角点的三维坐标 std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints; // 循环处理每张棋盘格图像 for (auto& img : images) { // 检测棋盘格角点 bool found = cv::findChessboardCorners(img, cv::Size(board_width, board_height), corners); if (found) { // 提高角点检测的精度 cv::cornerSubPix(img, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), termCriteria); // 将角点添加到总列表中 imagePoints.push_back(corners); // 假设棋盘格的角点在世界坐标系中是正交的 std::vector<cv::Point3f> obj; for (int j = 0; j < board_height; ++j) for (int i = 0; i < board_width; ++i) obj.push_back(cv::Point3f(i, j, 0)); objectPoints.push_back(obj); } } // 进行摄像机标定 cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs; std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs; cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, img_size, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs); // 输出结果 cout << "相机内参矩阵: \n" << cameraMatrix << endl; cout << "失真系数: \n" << distCoeffs << endl; ``` 这段代码首先定义了棋盘格的大小,然后遍历包含棋盘格图像的列表。对于每张图片,`cv::findChessboardCorners()`函数用于检测棋盘格角点,`cv::cornerSubPix()`进一步细化角点位置。检测到的角点及其对应的三维坐标存储起来,以供`cv::calibrateCamera()`使用。 `cv::calibrateCamera()`函数执行实际的标定过程,返回摄像机的内参矩阵`cameraMatrix`、失真系数`distCoeffs`,以及每张图片对应的旋转`rvecs`和位移`tvecs`向量。这些参数可以用于后续的图像处理和计算机视觉任务,例如去除镜头畸变、计算三维重建等。 在实际应用中,可能还需要进行一些优化,比如增加图像数量以提高标定精度,或者使用更复杂的棋盘格模式来考虑更广泛的镜头类型。此外,标定结果可能需要保存并应用于新的图像,这可以通过`cv::initUndistortRectifyMap()`创建一个映射函数,然后使用`cv::remap()`来校正图像。 总结来说,OpenCV2的摄像机标定涉及图像处理、几何变换和数学模型等多个方面,通过理解并实践这段代码,我们可以更好地掌握摄像机标定的核心技术和流程,为各种计算机视觉应用打下坚实基础。
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- yaozhu42102017-10-19挺实用的,感谢
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