怎么在opencv标定之后计算重投影误差

在OpenCV中，标定过程通常用于估计相机内部参数和外部参数。标定完成后，如果你需要计算图像点在经过透视变换后的实际位置与理想位置之间的偏差，即重投影误差，可以按照以下步骤进行：

1. **校正坐标**：首先，你需要从已知的三维点集合（通常是特征点或兴趣点）获取其世界坐标。如果这些点已经通过标定得到相应的二维投影，那么你需要将其转换回三维空间。

2. **重建模型**：利用OpenCV的`undistortPoints`函数，对原始的二维图像坐标应用反差度矫正，去除镜头畸变的影响，得到理想的无畸变坐标。

3. **投影到新的视图**：使用得到的内参矩阵和旋转和平移矩阵（如果有的话），再次将三维点投影到新的或变化后的相机坐标系下。

4. **比较**：将新投影的二维坐标与原始未矫正的二维图像坐标进行对比，这通常涉及计算欧几里得距离（如`cv::norm()`）或其他适当的误差测量方法。

5. **计算误差**：计算每个点的重投影误差，通常取平均值或最大值作为整体误差指标。

std::vector<cv::Point2D> originalProjectedPoints; // 未经矫正的投影点
std::vector<cv::Point3D> worldPoints; // 三维世界坐标

// 理想的无畸变坐标
std::vector<cv::Point2D> correctedProjectedPoints = cv::undistortPoints(worldPoints, cameraMatrix, distCoeffs);

// 计算误差
double reprojectionError = 0;
for(size_t i = 0; i < originalProjectedPoints.size(); ++i) {
    double error = norm(correctedProjectedPoints[i] - originalProjectedPoints[i], NORM_L2);
    reprojectionError += error;
}
reprojectionError /= originalProjectedPoints.size();