fs = cv::filestorage读取相机内参矩阵和畸变系数

fs = cv::FileStorage是OpenCV中用于读取和写入文件的类，可以用来读取相机内参矩阵和畸变系数。

在读取之前，我们需要先创建一个cv::FileStorage对象，并打开相机参数文件，例如：

cv::FileStorage fs("camera_params.yaml", cv::FileStorage::READ);

这里将相机参数保存在名为camera_params.yaml的文件中。

接下来，我们可以使用fs["参数名称"]来访问相机内参矩阵和畸变系数。假设相机内参矩阵的参数名称为"intrinsic_matrix"，畸变系数的参数名称为"distortion_coeffs"，我们可以使用以下代码来读取它们：

cv::Mat intrinsic_matrix;
cv::Mat distortion_coeffs;

fs["intrinsic_matrix"] >> intrinsic_matrix;
fs["distortion_coeffs"] >> distortion_coeffs;

最后，我们还需要确保读取成功。可以使用以下代码来检查读取是否成功：

if (intrinsic_matrix.empty() || distortion_coeffs.empty()) {
// 读取失败，处理错误的情况
} else {
// 读取成功，可以继续使用相机内参矩阵和畸变系数
}

读取相机内参矩阵和畸变系数后，我们可以在相机校正和图像处理等方面使用它们，以获得更好的结果。

相关问题

将每个相机的标定结果内参、外参、畸变系数保存为yaml文件

可以按照以下步骤将每个相机的标定结果内参、外参、畸变系数保存为yaml文件：

1. 定义相机标定结果的数据结构，包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转向量和平移向量等：

struct CameraCalibrationResult
{
    cv::Mat camera_matrix;      // 内参矩阵
    cv::Mat distortion_coeffs;  // 畸变系数
    cv::Mat rvec;               // 旋转向量
    cv::Mat tvec;               // 平移向量
};

2. 对每个相机进行标定，得到其标定结果，将结果保存到相应的数据结构中：

CameraCalibrationResult result1, result2, result3, result4;

// 对四个相机进行标定，得到相应的标定结果
calibrateCamera(object_points, image_points_1, image_size, result1.camera_matrix, result1.distortion_coeffs, result1.rvec, result1.tvec);
calibrateCamera(object_points, image_points_2, image_size, result2.camera_matrix, result2.distortion_coeffs, result2.rvec, result2.tvec);
calibrateCamera(object_points, image_points_3, image_size, result3.camera_matrix, result3.distortion_coeffs, result3.rvec, result3.tvec);
calibrateCamera(object_points, image_points_4, image_size, result4.camera_matrix, result4.distortion_coeffs, result4.rvec, result4.tvec);

3. 将每个相机的标定结果保存为yaml文件：

cv::FileStorage fs1("camera1.yaml", cv::FileStorage::WRITE);
fs1 << "camera_matrix" << result1.camera_matrix;
fs1 << "distortion_coeffs" << result1.distortion_coeffs;
fs1 << "rvec" << result1.rvec;
fs1 << "tvec" << result1.tvec;
fs1.release();

cv::FileStorage fs2("camera2.yaml", cv::FileStorage::WRITE);
fs2 << "camera_matrix" << result2.camera_matrix;
fs2 << "distortion_coeffs" << result2.distortion_coeffs;
fs2 << "rvec" << result2.rvec;
fs2 << "tvec" << result2.tvec;
fs2.release();

cv::FileStorage fs3("camera3.yaml", cv::FileStorage::WRITE);
fs3 << "camera_matrix" << result3.camera_matrix;
fs3 << "distortion_coeffs" << result3.distortion_coeffs;
fs3 << "rvec" << result3.rvec;
fs3 << "tvec" << result3.tvec;
fs3.release();

cv::FileStorage fs4("camera4.yaml", cv::FileStorage::WRITE);
fs4 << "camera_matrix" << result4.camera_matrix;
fs4 << "distortion_coeffs" << result4.distortion_coeffs;
fs4 << "rvec" << result4.rvec;
fs4 << "tvec" << result4.tvec;
fs4.release();

这样就可以将每个相机的标定结果内参、外参、畸变系数保存为yaml文件了。保存后，可以在后续的程序中直接读取这些参数，从而进行相应的图像处理操作。

从六路相机的标定结果yaml文件中读取内参，外参以及畸变系数进行图像去畸变并保存去畸变图像的OpencvC++代码

好的，以下是代码示例：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    string calibFile = "calibresult.yaml"; // 标定结果文件
    FileStorage fs(calibFile, FileStorage::READ);

    Mat cameraMatrix, distCoeffs; // 内参矩阵和畸变系数矩阵
    vector<Mat> rvecs, tvecs; // 外参矩阵

    fs["camera_matrix"] >> cameraMatrix;
    fs["distortion_coefficients"] >> distCoeffs;
    fs["rvecs"] >> rvecs;
    fs["tvecs"] >> tvecs;

    // 加载图像
    Mat src = imread("test.jpg");

    // 去畸变
    Mat dst;
    undistort(src, dst, cameraMatrix, distCoeffs);

    // 保存去畸变的图像
    imwrite("undistorted.jpg", dst);

    return 0;
}

需要注意的是，这里的 `calibresult.yaml` 必须是六路相机标定的结果文件，其中包含了相机的内参矩阵、畸变系数矩阵、外参矩阵等信息。同时，读取时需要注意数据类型的匹配，例如读取矩阵应该使用 `>>` 运算符，读取数组应该使用 `["key"]` 的方式。