C++实现代码

以下是使用C++和OpenCV库实现图像标定和矫正的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取标定图像
    Mat img = imread("calibration_image.png");

    // 设置棋盘格内角点数目
    int num_corners_x = 9;
    int num_corners_y = 6;

    // 生成棋盘格内角点坐标
    vector<Point3f> obj;
    for(int i = 0; i < num_corners_y; i++) {
        for(int j = 0; j < num_corners_x; j++) {
            obj.push_back(Point3f(j, i, 0));
        }
    }

    // 寻找棋盘格内角点
    vector<Point2f> corners;
    bool found = findChessboardCorners(img, Size(num_corners_x, num_corners_y), corners);

    // 如果找到了棋盘格内角点，进行标定和矫正操作
    if (found) {
        // 亚像素级别的角点精确化
        cornerSubPix(img, corners, Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.001));

        // 计算相机矩阵和畸变系数
        Mat cameraMatrix, distCoeffs;
        vector<Mat> rvecs, tvecs;
        vector<vector<Point3f>> objpoints(1, obj);
        vector<vector<Point2f>> imgpoints(1, corners);
        calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img.size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

        // 矫正图像
        Mat undistorted;
        Mat newCameraMatrix = getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, img.size(), 1, img.size());
        undistort(img, undistorted, cameraMatrix, distCoeffs, newCameraMatrix);

        // 显示矫正前后的图像
        imshow("Original Image", img);
        imshow("Corrected Image", undistorted);
        waitKey(0);
        destroyAllWindows();
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取标定图像，然后设置棋盘格内角点的数量，并生成角点坐标。接下来，我们使用OpenCV的 `findChessboardCorners` 函数寻找棋盘格内的角点，并对其进行亚像素级别的精确化处理。然后，我们使用 `calibrateCamera` 函数计算相机矩阵和畸变系数。最后，我们使用 `undistort` 函数对原始图像进行矫正，并使用 `getOptimalNewCameraMatrix` 函数计算新的相机矩阵和ROI区域。最后，我们展示原始图像和矫正后的图像。

请注意，这只是一个例子，实际应用中需要根据具体情况进行调整。