opencv双目相机的标定

为了对双目相机进行标定，可以使用基于OpenCV的双目相机标定程序。这个程序使用了张正友的方法，是一个非常好用的工具。在使用之前，首先需要获取单目相机的标定参数。然后，将这些参数输入到双目程序中。接下来，需要拍摄两个相机下的公共视场中的棋盘格图像。通过这些图像，可以解算出两个相机之间的位置关系。这样就完成了双目相机的标定。<span class="em">1</span>
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opencv双目相机标定

OpenCV双目相机标定是一种将两个相机的内参和外参进行校准的过程，使得两个相机的视角、畸变等参数能够匹配，从而实现双目视觉的应用。

具体步骤如下：

1. 采集双目相机的图像序列，并提取角点。可以使用OpenCV提供的函数`findChessboardCorners()`进行自动角点提取。

2. 对提取到的角点进行精确化，使得角点位置更加准确。

3. 通过角点的位置计算出相机的内参矩阵，即相机的焦距、像素中心点等参数。

4. 利用双目相机的立体几何关系，计算出两个相机之间的外参矩阵，即相机的旋转矩阵和平移矩阵。

5. 计算出双目相机的基础矩阵和本质矩阵，用于后续的双目视觉算法中。

6. 对双目相机进行验证，检查标定结果的准确性和稳定性。

OpenCV提供了函数`stereoCalibrate()`和`stereoRectify()`来进行双目相机的标定和矫正。其中`stereoCalibrate()`用于计算相机的内参和外参矩阵，而`stereoRectify()`则用于根据标定结果进行图像的矫正，使得双目图像对齐。

opencv 双目相机标定

双目相机标定是指通过相机内外参数的计算，确定双目相机的几何关系和图像畸变情况，从而实现双目视觉的深度测量和三维重建等应用。

OpenCV提供了一套完整的双目相机标定工具，可以通过以下步骤进行标定：

1.准备标定板：选择适当的标定板，例如棋盘格，保证标定板具有明显的特征点。

2.采集标定图像：使用双目相机采集多组标定图像，保证标定板在不同位置、角度和距离下都能被双目相机观测到。

3.提取标定板角点：使用OpenCV提供的函数对标定图像中的棋盘格角点进行提取，得到每个角点在像素坐标系下的坐标。

4.计算相机内参：使用OpenCV提供的函数对每个相机的内参进行计算，包括相机矩阵、畸变系数和旋转矩阵等。

5.计算相机外参：使用OpenCV提供的函数对双目相机的外参进行计算，包括旋转矩阵和平移向量等。

6.计算双目相机的基线：使用相机外参计算双目相机的基线长度，即两个相机光心之间的距离。

7.评估标定结果：使用标定结果对双目相机进行测试，评估标定结果的准确性和稳定性。

总之，OpenCV提供了一套完整的双目相机标定工具，可以方便地进行双目相机标定，为后续的深度测量和三维重建等应用提供支持。