Opencv与MFC张正友相机标定法

**OpenCV与MFC在相机标定中的应用——张正友法详解** 相机标定是计算机视觉领域中的重要环节，其目的是获取相机的内参和外参，以便精确地进行图像三维重建、物体定位等任务。张正友相机标定法，又称为 Zhang's Camera Calibration Method，是由清华大学张正友教授提出的一种实用且有效的标定方法，广泛应用于各种相机标定场景。本文将详细介绍如何使用OpenCV库与MFC（Microsoft Foundation Classes）框架结合，实现张正友法的相机标定。 **一、张正友相机标定法** 张正友法基于二维到三维对应关系，通过拍摄多个不同角度的棋盘格图案，利用最小二乘算法解算相机的内参矩阵K、旋转矩阵R和位移向量T。内参包括焦距f、像素坐标原点(ox, oy)以及镜头畸变系数k1、k2、p1、p2；外参则描述了相机坐标系与世界坐标系之间的相对位置和姿态。 **二、OpenCV库简介** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，包含众多图像处理和计算机视觉功能。在张正友相机标定法中，OpenCV提供了完整的相机标定API，包括图像读取、特征检测、匹配、标定等模块。 **三、MFC框架的应用** MFC是微软提供的C++类库，用于简化Windows应用程序开发。在OpenCV与MFC结合的项目中，MFC可以用于创建用户界面，如显示图像、处理用户输入、保存结果等。这使得标定过程更加直观和易用。 **四、相机标定步骤** 1. **图像采集**：使用标定板（通常是棋盘格）在不同角度下拍摄多张照片。 2. **角点检测**：利用OpenCV的`findChessboardCorners()`函数自动检测棋盘格角点。 3. **角点精炼**：使用`cornerSubPix()`对角点进行细化，提高精度。 4. **标定计算**：调用`calibrateCamera()`函数，传入所有图像的角点坐标，计算得到相机内参和外参。 5. **结果验证**：使用`drawChessboardCorners()`绘制校正后的图像，检查效果。 6. **保存参数**：将内参和外参保存，以便后续应用中直接加载。 **五、软件使用说明** 软件使用.doc文档应包含了详细的使用指南，包括如何设置参数、如何导入图片、如何执行标定以及如何查看和保存结果。用户应按照指南操作，确保每个步骤的正确性。 **六、其他文件** - **Release**：可能包含编译好的可执行文件或动态链接库，用户可以直接运行进行相机标定。 - **res**：资源文件夹，可能存储了程序所需的图标、字符串等资源。 - **CCDParams**：可能包含预先标定的相机参数，用户可以直接使用或作为参考。 结合OpenCV和MFC，我们可以利用张正友法进行高效准确的相机标定。用户只需要准备合适的标定板和图像，按照软件说明操作，就可以得到相机的内参和外参，这对于后续的计算机视觉应用至关重要。