opencv相机标定 c++

C++ OpenCV相机标定是一种用于计算相机内部参数和畸变参数的技术，以便在图像处理中更准确地测量物体的大小和位置。相机标定的过程需要使用已知大小的物体来拍摄多张图片，然后通过计算这些图片中物体的像素坐标和实际坐标之间的关来确定相机的内部参数和畸变参数。在C++中，可以使用OpenCV库中的函数来实现相机标定。

以下是C++ OpenCV相机标定的基本步骤：

1. 准备标定板：选择一个已知大小的标定板，例如棋盘格，然后在标定板上标记出已知大小的方格。

2. 拍摄多张图片：使用相机拍摄多张包含标定板的图片，确保标定板在不同的位置和角度下都能被拍摄到。

3. 检测标定板：使用OpenCV中的函数检测每张图片中的标定板，并提取出标定板的角点坐标。

4. 计算内部参数和畸变参数：使用OpenCV中的函数计算相机的内部参数和畸变参数，这些参数可以用于校正图像中的畸变。

5. 验证标定结果：使用标定结果对图像进行校正，并检查校正后的图像是否符合预期。

--相关问题--:
1. 什么是相机标定？
2. 如何准备标定板？
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相关问题

opencv相机标定c++

相机标定是计算机视觉中的重要问题，它可以用于恢复相机的内部参数和外部参数。OpenCV提供了一组函数，可以在C++中进行相机标定，其中包括对于相机位姿的求解、立体标定以及多相机标定等。

下面是一个简单的相机标定示例：

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

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("calib.jpg");

    // 棋盘格参数
    int board_width = 7;
    int board_height = 7;
    float square_size = 0.0245; // 棋盘格方块大小（米）

    // 棋盘格角点
    std::vector<cv::Point3f> obj_pts;
    for (int i = 0; i < board_height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < board_width; j++)
        {
            obj_pts.push_back(cv::Point3f(j * square_size, i * square_size, 0));
        }
    }

    // 标定图像
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> img_pts;
    std::vector<cv::Point2f> corner_pts;
    cv::Mat gray_img;
    cv::cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    bool found = cv::findChessboardCorners(gray_img, cv::Size(board_width, board_height), corner_pts);
    if (found)
    {
        cv::cornerSubPix(gray_img, corner_pts, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                         cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
        img_pts.push_back(corner_pts);
        cv::drawChessboardCorners(img, cv::Size(board_width, board_height), corner_pts, found);
    }

    // 相机标定
    cv::Mat camera_matrix, dist_coeffs;
    std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;
    cv::calibrateCamera(std::vector<std::vector<cv::Point3f>>{obj_pts}, std::vector<std::vector<cv::Point2f>>{img_pts},
                        gray_img.size(), camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs);

    // 输出结果
    std::cout << "相机内部参数矩阵:\n" << camera_matrix << std::endl;
    std::cout << "畸变系数:\n" << dist_coeffs << std::endl;

    // 显示结果
    cv::imshow("result", img);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了一幅图像，然后定义了棋盘格的参数以及每个方块的大小。接着，我们生成了理论上的棋盘格角点，并使用OpenCV的 `findChessboardCorners` 函数在图像中寻找角点。如果找到了角点，我们再使用 `cornerSubPix` 函数对它们进行亚像素级别的精确化。最后，我们使用 `calibrateCamera` 函数对相机进行标定，并输出了相机内部参数矩阵以及畸变系数。

需要注意的是，这个示例只是相机标定中的一小部分，实际应用中可能还需要进行更多的处理，比如多张图像的标定、立体标定等。

c++ opencv相机标定代码

### 回答1：
标定相机是指确定相机的内部参数和外部参数，以便对其进行修正和校正，从而提高图像质量和测量精度。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了用于相机标定的相关函数和方法。

在OpenCV中，相机标定可以通过使用calibrateCamera函数来实现。以下是一个大致的代码示例：

1. 导入OpenCV库：
import cv2

2. 定义需要标定的图像的大小：
width = 640
height = 480

3. 提供用于相机标定的棋盘格图像：
chessboard_images = []
for i in range(1, 21):
image = cv2.imread("chessboard_{}.jpg".format(i))
chessboard_images.append(image)

4. 创建棋盘格角点的三维坐标数组：
square_size = 2 # 棋盘格每个方格的实际尺寸
obj_points = []
for i in range(0, width, square_size):
for j in range(0, height, square_size):
obj_points.append((i, j, 0))

5. 定义图像中的角点数组：
img_points = []

6. 寻找每个图像中的棋盘格角点并追加到角点数组中：
for image in chessboard_images:
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为灰度图像
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (width, height), None) # 寻找棋盘格角点
if ret:
img_points.append(corners)

7. 运行相机标定函数来计算相机的内部参数和外部参数：
ret, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, (width, height), None, None)

通过这些步骤，我们可以获取到相机的内部参数矩阵（camera_matrix），畸变系数（dist_coeffs）以及每个图像的旋转向量（rvecs）和平移向量（tvecs）。

相机标定的目的是提取和矫正相机获取图像时的畸变，从而提高图像质量和测量精度。OpenCV提供的相机标定函数可以快速准确地完成这些任务。

### 回答2：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理和分析。其中相机标定是一项重要的功能，用于确定相机的内部和外部参数，以便在图像中进行准确的测量和估计。

以下是一个基本的OpenCV相机标定代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义棋盘格的尺寸，通常是（宽度-1，高度-1）
chessboard_size = (8, 6)

# 创建棋盘格角点的空数组
object_points = []  # 3D点在真实世界中的坐标
image_points = []  # 图像中对应的2D点坐标

# 生成棋盘格的3D坐标
objp = np.zeros((chessboard_size[0] * chessboard_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 查找棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)
    
    # 如果找到了角点
    if ret == True:
        object_points.append(objp)
        image_points.append(corners)
        
        # 在图像上绘制角点
        cv2.drawChessboardCorners(frame, chessboard_size, corners, ret)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Camera Calibration', frame)
    
    # 按下键盘上的空格键开始标定
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
        break

# 完成图像采集，关闭摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 相机标定
ret, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points,
                                                                    gray.shape[::-1], None, None)

# 输出相机内部参数和畸变系数
print("相机内部参数：")
print(camera_matrix)
print("\n畸变系数：")
print(dist_coeffs)

以上代码演示了通过使用OpenCV的`calibrateCamera`函数来进行相机标定。在代码中，我们首先从摄像头读取图像帧，在灰度图像上查找棋盘格角点，并将其存储到`object_points`和`image_points`中。然后，通过调用`calibrateCamera`函数，我们可以获得相机的内部参数矩阵（`camera_matrix`）和畸变系数（`dist_coeffs`）。最后，我们将它们打印出来。

相机标定对于许多计算机视觉应用非常重要，它可以让我们更准确地测量和估计图像中的物体。通过使用OpenCV的相机标定功能，我们可以轻松地获取相机的内外参数。