相机内部参数标定程序

相机内部参数标定是计算机视觉领域中的关键技术，用于获取相机的几何特性，包括镜头畸变校正、焦距、主点坐标以及光轴方向等。这个程序基于VS2010+C+++OpenCV实现，利用了张正友教授提出的经典相机内参标定算法。在本项目中，开发者提供了标定所需的棋盘格图案，便于进行自动检测和计算。 我们需要理解相机的内部参数。相机内参通常包括： 1. **焦距（Focal Length）**：焦距是相机镜头光学中心到感光元件平面的距离，决定了物体在图像上成像的大小。在标定过程中，焦距通常以像素单位表示。 2. **主点（Principal Point）**：图像的主点是光线穿过镜头并投影到图像平面上的交点，通常位于图像的中心。 3. **光心（Optical Center）**：光心是镜头的光学中心，与主点在物理上并不总是重合。 4. **畸变系数（Distortion Coefficients）**：由于实际镜头的非理想性，图像会出现径向畸变和切向畸变。径向畸变使得图像远离中心的点比实际更弯曲，而切向畸变则使图像在垂直和水平方向上产生扭曲。 张正友的相机标定算法主要分为以下几个步骤： 1. **图像采集**：使用棋盘格图案拍摄一系列不同角度和位置的照片。棋盘格提供了已知的三维点，可以用来计算相机的内参。 2. **棋盘格检测**：OpenCV库中的`findChessboardCorners()`函数用于检测棋盘格的角点。 3. **角点精确定位**：通过`cornerSubPix()`函数对检测到的角点进行亚像素级的精确定位，提高标定精度。 4. **标定矩阵计算**：使用`calibrateCamera()`函数计算内参矩阵和畸变系数。这需要输入所有图像中检测到的角点，并输出相机的内参矩阵`M`和畸变系数`K`。 5. **畸变校正**：得到内参后，可以使用`undistortPoints()`或`initUndistortRectifyMap()`和`remap()`函数对图像进行畸变校正，使图像更加真实。 6. **验证和应用**：通过重新投影棋盘格角点到校正后的图像上，检查标定效果。标定结果可用于后续的3D重建、目标检测、追踪等计算机视觉任务。 通过这个项目，我们可以学习到如何使用OpenCV库处理实际的图像数据，以及如何将理论知识应用于实践，这对于进行机器人视觉、自动驾驶等领域的工作具有重要意义。同时，对于初学者来说，这是一个很好的学习平台，能够加深对相机标定原理和实现的理解。