opencv 张正友标定 vs2010

OpenCV是一个流行的计算机视觉库，用于开发计算机视觉和图像处理应用程序。 Zhang Zhengyou标定是一个广泛使用的计算机视觉算法，用于计算相机的内部参数和畸变。在使用OpenCV进行计算机视觉开发时，我们经常需要对相机进行标定，以便正确地解决相机畸变等问题。

对于使用Visual Studio 2010的开发人员来说，OpenCV提供了一个可用于Zhang Zhengyou标定的方便工具。该工具使用双目摄像机捕获多个角度的图像，并使用标定算法计算相机的内部参数和畸变系数。然后，开发人员可以使用这些参数来修复图像中的畸变，从而实现更精确的视觉识别和跟踪。

在使用OpenCV和Zhang Zhengyou标定进行相机标定时，需要注意以下几点:

1. 确保摄像机不移动，并且每次拍摄的位置和角度相同。

2.使用足够数量和不同角度的图像来获得更准确的标定参数。

3.正确处理盘旋畸变和切向畸变的系数。

总之，OpenCV和Zhang Zhengyou标定可以为我们的计算机视觉应用提供更精确和可靠的结果。开发人员应该熟悉这些工具，并按照正确的方法来标定相机以获得最佳结果。

相关问题

opencv 张正友标定法

张正友标定法（Zhang's camera calibration）是一种常用的相机标定方法，用于确定相机的内部参数（内参）和外部参数（外参）。该方法是由张正友教授在1999年提出的，被广泛应用于计算机视觉和机器人领域。

张正友标定法使用特殊的标定板（一般是棋盘格）作为标定物体，在不同位置和姿态下拍摄多张图片。通过对这些图片进行处理，可以计算出相机的内参（如焦距、畸变参数等）和外参（如相机的旋转矩阵和平移向量）。这些参数可以帮助我们进行相机畸变校正、三维重建等任务。

具体实施该标定方法时，需要先对标定板进行角点检测，然后通过求解相机的投影变换关系，从而得到相机的内外参数。标定板上的角点在不同位置和姿态下的映射关系提供了用于求解的约束条件。通常，至少需要拍摄10-20张不同姿态的图片才能进行有效的标定。

在OpenCV中，可以使用函数`cv2.calibrateCamera()`来实现张正友标定法。该函数可以根据提供的标定板图片和角点信息，计算出相机的内外参数。通过使用这些参数，可以对相机图像进行畸变校正，使得图像中的直线保持直线，提高图像处理的准确性。

总结来说，张正友标定法是一种常用的相机标定方法，通过拍摄多张标定板图片，可以计算出相机的内外参数，从而帮助我们进行相机畸变校正和三维重建等任务。

写个程序实现qt opencv 张正友标定

在Qt中使用OpenCV实现张正友标定，你需要遵循以下步骤来编写程序：

1. 准备标定板图片：你需要一系列已知大小和形状的标定板图片，最好是不同角度拍摄的，以便进行三维重建。

2. 初始化OpenCV的标定模块：

   cv::TermCriteria criteria = cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::COUNT | cv::TermCriteria::EPS, 30, 0.001);
   cv::Size boardSize = cv::Size(9, 6); // 标定板上角点的行列数

3. 创建角点检测的函数，找到所有标定图片中棋盘格的角点：

   std::vector<cv::Point2f> imageCorners;
   cv::Mat image;
   for (int i = 0; i < numberOfImages; ++i) {
       // 加载图片
       // cv::imread ...
       // 棋盘格检测
       bool found = cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv::CALIB_CB_FILTER_QUADS);
       if (found) {
           // 进行亚像素精确化
           cv::cornerSubPix(image, imageCorners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), criteria);
           // 保存角点
           // ... 
       }
   }

4. 对象点的准备，这些点是在真实世界中的坐标：

   std::vector<cv::Point3f> objectCorners;
   for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) {
       for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) {
           objectCorners.push_back(cv::Point3f(j, i, 0));
       }
   }

5. 使用cv::calibrateCamera函数进行标定：

   cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
   std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;
   cv::calibrateCamera(objectCorners, imageCorners, image.size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, flags);

6. 输出标定结果，包括内参矩阵、畸变系数、旋转向量和位移向量。

7. 使用标定结果进行图像校正或其他相关处理。