双目相机标定棋盘格c++

### C++ 双目相机标定使用棋盘格示例代码

对于双目相机的标定过程，在 OpenCV 中可以通过利用 `cv::stereoCalibrate` 函数来完成。在此之前，需要先单独对每只眼睛（即两个摄像头）分别执行单目标定流程，这通常涉及到检测一系列不同位置上的棋盘格图案。

为了准备用于标定的数据集，应当拍摄多张包含清晰可见且角度各异的棋盘格图像[^1]。这些图片应该覆盖整个视野范围，并尽可能均匀分布于空间内各个方向上。当获取到足够的样本之后，则可着手编写处理逻辑：

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"

using namespace cv;

int main()
{
    std::vector<std::vector<Point3f>> objectPoints;
    std::vector<std::vector<Point2f>> imagePointsL, imagePointsR;
    
    // 定义世界坐标系中的角点位置 (假设单位为毫米)
    const float squareSize = 25; // 假设每个方格边长为25mm
    
    int boardSize_width = 9;
    int boardSize_height = 6;
    
    for(int i=0;i<boardSize_height;++i){
        for(int j=0;j<boardSize_width;++j){
            objectPoints.push_back(std::vector<Point3f>());
            for(int k=0;k<=i*boardSize_width+j;++k){
                objectPoints.back().push_back(Point3f(j*squareSize,i*squareSize,0));
            }
        }
    }

    Size imageSize(640,480); // 图像尺寸大小
    Mat cameraMatrixL = Mat::eye(3, 3, CV_64F), distCoeffsL;
    Mat cameraMatrixR = Mat::eye(3, 3, CV_64F), distCoeffsR;
    Mat R, T, E, F;
    
    double rms = stereoCalibrate(objectPoints,
                                 imagePointsL,imagePointsR,
                                 cameraMatrixL,distCoeffsL,
                                 cameraMatrixR,distCoeffsR,
                                 imageSize,R,T,E,F);
    
    printf("Re-projection error reported by stereoCalibrate(): %lf\n",rms);

    return 0;
}

上述代码片段展示了如何构建对象点列表以及调用 `stereoCalibrate()` 进行实际计算的部分工作流。需要注意的是，这里省略了读取并解析输入图像的过程，也未展示寻找棋盘格角点的具体方法——这部分内容可以根据实际情况调整，比如通过循环遍历文件夹内的所有图片来进行批量处理[^4]。