stereoRectify(K1, D1,//左摄像头内参和畸变系数 K2, D2,//右摄像头内参和畸变系数 imageSize, R, T,//图像大小，右摄像头相对于左摄像头旋转矩阵，平移向量 R1, R2, P1, P2,//输出的参数 CALIB_ZERO_DISPARITY, -1, imageSize, &left_valid_roi, &right_valid_roi); Q.create(4, 4, CV_64F);

根据你提供的代码，`stereoRectify`函数的参数已经按照正确的顺序传递了。关于你的问题，你可以使用以下快捷键在Visual Studio 2015中注释代码：

- 注释选中的代码行：`Ctrl + K, Ctrl + C`
- 取消注释选中的代码行：`Ctrl + K, Ctrl + U`

通过使用这些快捷键，你可以方便地注释和取消注释代码行。希望这对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

使用python-opencv得到左右相机的旋转向量和平移向量

首先，你需要使用 Python 的 OpenCV 库打开左右相机的图片并进行立体校正。接下来，你可以使用 `stereoCalibrate()` 函数得到相机的标定矩阵和畸变系数。

然后，你可以使用 `stereoRectify()` 函数进行立体校正。这个函数会返回左右相机的旋转向量和平移向量。代码如下：

import cv2

# 标定矩阵和畸变系数
K1 = # 左相机的标定矩阵
D1 = # 左相机的畸变系数
K2 = # 右相机的标定矩阵
D2 = # 右相机的畸变系数
img_size = # 图片大小

# 假设已经得到了左右相机的匹配点对
# 注意：这里的points1和points2需要是float32类型的数组
points1 = # 左相机的匹配点对
points2 = # 右相机的匹配点对

# 计算左右相机的旋转向量和平移向量
retval, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(
    objectPoints=[],
    imagePoints1=points1,
    imagePoints2=points2,
    cameraMatrix1=K1,
    distCoeffs1=D1,
    cameraMatrix2=K2,
    distCoeffs2=D2,
    imageSize=img_size,
    flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC
)

# 计算左右相机的校正变换矩阵
R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(
    cameraMatrix1=cameraMatrix1,
    distCoeffs1=distCoeffs1,
    cameraMatrix2=cameraMatrix2,
    distCoeffs2=distCoeffs2,
    imageSize=img_size,
    R=R,
    T=T,
    flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY,
    alpha=-1
)

# 得到左右相机的旋转向量和平移向量
left_rvecs, left_tvecs = cv2.Rodrigues(R1)
right_rvecs, right_tvecs = cv2.Rodrigues(R2)

注意，上面的代码中需要输入左右相机的标定矩阵和畸变系数，以及匹配点对。在实际应用中，你需要根据自己的数据进行相应的修改。

上面代码最后图像上下和左右都颠倒了

这个问题可能是因为 `QPixmap` 和 `QImage` 对象默认使用的坐标系不同导致的。`QPixmap` 使用的是 Qt 的坐标系，原点在左上角，而 `QImage` 使用的是传统的坐标系，原点在左下角。

为了解决这个问题，你可以在创建 `QImage` 对象时指定 `Qt::ImageConversionFlag` 标志，将其转换为使用 Qt 坐标系的图像。例如：

QImage image = QImage::fromData(imageData, imageSize, "PNG");
image = image.convertToFormat(QImage::Format_RGB888).mirrored(false, true);

这里，`mirrored()` 函数将 `QImage` 对象沿 y 轴翻转，以匹配 `QPixmap` 对象使用的坐标系。如果你想同时翻转 x 轴和 y 轴，可以将第一个参数设置为 `true`。

然后，你可以将 `QImage` 对象转换为 `QPixmap` 对象并设置给 `QLabel`：

QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(image);
ui->label->setPixmap(pixmap);

这样就可以保证图像在 `QLabel` 中正确显示了。