vector<vector<int>> imageMatrix(rows, vector<int>(cols));

vector<vector<int>> imageMatrix(rows, vector<int>(cols)); 是一个二维矩阵的定义和初始化方式，其中rows表示矩阵的行数，cols表示矩阵的列数。这个矩阵的元素类型是int。

具体来说，vector<vector<int>> 是一个二维向量，每个元素都是一个int类型的向量。通过使用这种方式，我们可以方便地表示和操作二维矩阵。

在上述代码中，imageMatrix 是一个二维矩阵对象，通过调用vector的构造函数，我们创建了一个具有rows行和cols列的二维矩阵。每个元素都被初始化为int类型的默认值0。

如果需要访问或修改矩阵中的元素，可以使用下标运算符[]来进行操作。例如，imageMatrix[i][j] 表示矩阵中第i行第j列的元素。

相关问题

opencvc++进行四个摄像头标定，分别得到并保存每个相机的的内参，外参，以及畸变系数的C++代码

以下是使用OpenCV C++进行四个摄像头标定的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;
using namespace cv;

const int chess_rows = 9; // 棋盘格行数
const int chess_cols = 6; // 棋盘格列数

int main(int argc, char** argv) {
    vector<vector<Point3f>> object_points; // 棋盘格上的三维点
    vector<vector<Point2f>> image_points; // 棋盘格上的二维点
    vector<Mat> rvecs, tvecs; // 旋转向量和平移向量
    vector<float> reproj_errs; // 重投影误差
    vector<Point2f> corners; // 棋盘格角点
    Size img_size; // 图像尺寸

    // 读取图像并查找棋盘格角点
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        // 读取图像
        Mat img = imread("img" + to_string(i) + ".jpg");
        if (img.empty()) {
            cout << "Failed to read image " << i << endl;
            return -1;
        }

        // 查找棋盘格角点
        bool found = findChessboardCorners(img, Size(chess_cols, chess_rows), corners);
        if (!found) {
            cout << "Failed to find corners in image " << i << endl;
            return -1;
        }

        // 亚像素精确化
        cvtColor(img, img, COLOR_BGR2GRAY);
        cornerSubPix(img, corners, Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));

        // 显示角点
        drawChessboardCorners(img, Size(chess_cols, chess_rows), corners, found);
        imshow("corners" + to_string(i), img);
        waitKey(0);

        // 存储角点
        img_size = img.size();
        vector<Point3f> obj(chess_rows * chess_cols);
        for (int r = 0; r < chess_rows; r++) {
            for (int c = 0; c < chess_cols; c++) {
                obj[r * chess_cols + c] = Point3f(c * 25.0f, r * 25.0f, 0.0f);
            }
        }
        object_points.push_back(obj);
        image_points.push_back(corners);
    }

    // 标定相机
    Mat camera_matrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    Mat dist_coeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
    vector<vector<Point3f>> object_points_vec(4, object_points);
    vector<vector<Point2f>> image_points_vec(4, image_points);
    double rms = calibrateCameraRO(object_points_vec, image_points_vec, img_size, 0, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs);

    // 输出标定结果
    cout << "Camera matrix:" << endl;
    cout << camera_matrix << endl;
    cout << "Distortion coefficients:" << endl;
    cout << dist_coeffs << endl;
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        cout << "Rotation vector for camera " << i << ":" << endl;
        cout << rvecs[i] << endl;
        cout << "Translation vector for camera " << i << ":" << endl;
        cout << tvecs[i] << endl;
    }

    // 保存标定结果
    FileStorage fs("calibration.xml", FileStorage::WRITE);
    fs << "camera_matrix" << camera_matrix;
    fs << "dist_coeffs" << dist_coeffs;
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        fs << "rvecs" + to_string(i) << rvecs[i];
        fs << "tvecs" + to_string(i) << tvecs[i];
    }
    fs.release();

    return 0;
}

说明：

1. 使用`findChessboardCorners()`函数查找棋盘格角点，并使用`cornerSubPix()`函数对角点进行亚像素精确化；
2. 使用`calibrateCameraRO()`函数对相机进行标定，并输出标定结果；
3. 使用`FileStorage`类保存标定结果到XML文件中。

注意：

1. 在实际使用中，需要根据自己的相机和棋盘格大小修改代码中的参数；
2. 代码中使用了四个相机，如果只有一个相机，可以将循环体中的代码删除，并将`object_points`和`image_points`变量改为单个变量即可。

opencv4.6.0版本进行四路相机标定，并将四路相机的的标定结果内参、外参、畸变系数分别保存为yaml文件的C++代码

以下是使用OpenCV 4.6.0进行四路相机标定并保存标定结果的C++代码，其中假设四路相机的图片已经存储在了vector<vector<Mat>> images中，images[i][j]表示第i路相机的第j张图片：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 相机参数
    const int num_camera = 4;
    const int num_board_cols = 7;
    const int num_board_rows = 10;
    const int num_board_corners = num_board_cols * num_board_rows;
    const Size board_size = Size(num_board_cols, num_board_rows);
    const float square_size = 0.02f; // 单位：米

    // 读取图片
    vector<vector<Mat>> images(num_camera);
    for (int i = 0; i < num_camera; i++)
    {
        for (int j = 0; j < num_board_corners; j++)
        {
            string filename = "camera" + to_string(i) + "/img" + to_string(j) + ".png";
            Mat img = imread(filename);
            images[i].push_back(img);
        }
    }

    // 检测角点
    vector<vector<Point2f>> corners(num_camera);
    for (int i = 0; i < num_camera; i++)
    {
        for (int j = 0; j < num_board_corners; j++)
        {
            Mat gray;
            cvtColor(images[i][j], gray, COLOR_BGR2GRAY);

            vector<Point2f> corner;
            bool found = findChessboardCorners(gray, board_size, corner);
            if (found)
            {
                cornerSubPix(gray, corner, Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
                corners[i].push_back(corner);
            }
            else
            {
                cout << "Cannot find chessboard corners in image " << j << " of camera " << i << endl;
            }
        }
    }

    // 检查角点是否符合要求
    bool is_corners_valid = true;
    for (int i = 0; i < num_camera; i++)
    {
        if (corners[i].size() != num_board_corners)
        {
            is_corners_valid = false;
            break;
        }
    }
    if (!is_corners_valid)
    {
        cout << "Error: the number of corners detected is not correct." << endl;
        return -1;
    }

    // 标定
    vector<vector<Point3f>> object_points(1, vector<Point3f>(num_board_corners));
    for (int i = 0; i < num_board_rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < num_board_cols; j++)
        {
            object_points[0][i * num_board_cols + j] = Point3f(j * square_size, i * square_size, 0);
        }
    }

    vector<Mat> camera_matrices(num_camera);
    vector<Mat> dist_coeffs(num_camera);
    vector<vector<Mat>> rvecs(num_camera), tvecs(num_camera);
    double rms = calibrateCamera(object_points, corners, images[0][0].size(), camera_matrices, dist_coeffs, rvecs, tvecs);

    cout << "RMS error: " << rms << endl;

    // 保存相机矩阵、畸变系数、旋转矩阵、平移向量
    for (int i = 0; i < num_camera; i++)
    {
        string filename = "camera" + to_string(i) + ".yaml";
        FileStorage fs(filename, FileStorage::WRITE);

        fs << "camera_matrix" << camera_matrices[i];
        fs << "dist_coeffs" << dist_coeffs[i];
        fs << "rvecs" << rvecs[i];
        fs << "tvecs" << tvecs[i];

        fs.release();
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取四路相机的图片，并使用`findChessboardCorners`函数检测角点。如果检测到了角点，则使用`cornerSubPix`函数对角点进行亚像素级别的精细化处理。然后，我们使用`calibrateCamera`函数进行标定，并将结果保存到每个相机的yaml文件中。