用 opencv 与 c++实现双目相机标定

可以使用 OpenCV 中的 stereoCalibrate 函数来实现双目相机标定。该函数需要输入左右相机的内参矩阵、畸变系数、以及对应的棋盘格角点坐标，输出左右相机之间的旋转矩阵和平移矩阵。具体实现可以参考 OpenCV 官方文档中的示例代码。

相关问题

opencv c++ 双目相机标定

双目相机标定是指通过像素坐标到实际物理坐标的映射关系计算出相机内外参数的过程，常用于三维视觉恢复和跟踪。在opencv c中，双目相机标定主要分为以下几步：

1.采集棋盘格图像：使用双目摄像头拍摄一系列不同方位下的棋盘格图像。
2.对图像进行角点检测：通过opencv中的cvFindChessboardCorners函数，对棋盘格图像进行角点检测。
3.计算角点的三维坐标：根据棋盘格的实际尺寸计算角点的实际三维坐标。
4.进行双目立体校准：根据采集到的图像，利用opencv中的stereoCalibrate函数进行双目立体标定，得到每个相机的内外参数以及双目相对外参。
5.评估标定结果：通过计算图像的重投影误差和立体匹配误差等指标，评估标定结果的准确性和稳定性。

在双目相机标定的过程中，需要注意棋盘格图像的质量和数量对标定结果的影响。同时，在实际应用中，也需要考虑相机的变形和误差等因素对标定结果的影响，并根据实际情况选择合适的校准算法和方法。

C++输出双目相机标定

双目相机标定的输出结果通常包括以下信息：

1. 内参矩阵：表示相机的内部参数，包括焦距、主点位置等。对于双目相机，通常有左右两个相机的内参矩阵。

2. 畸变系数：表示相机的畸变程度，包括径向畸变和切向畸变。同样地，对于双目相机，通常有左右两个相机的畸变系数。

3. 外参矩阵：表示相机的外部参数，包括相机的位置和姿态。对于双目相机，通常有左右两个相机的外参矩阵。

4. 校准误差：通常用重投影误差表示，表示标定结果的准确程度。

这些信息可以用不同的格式输出，例如XML、YAML、JSON等。在OpenCV中，可以使用函数cv::FileStorage将标定结果保存为XML或YAML格式的文件。另外，也可以使用函数cv::calibrateCamera和cv::stereoCalibrate分别进行单目相机和双目相机的标定，并输出相应的结果。