相机内参标定C++代码

相机内参标定是计算机视觉领域的一个重要环节，它涉及到获取和校正摄像头传感器的固有属性信息，如焦距、畸变系数等。通过精确的内参标定，可以提高图像处理的质量，并有助于实现更准确的目标定位和识别。

下面是一个简化的 C++ 实现相机内参标定的例子：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 创建相机模型
    CameraCalibration calibration = CameraCalibration::create();

    // 获取内参矩阵 (假设已经存储在一个文件中)
    Mat cameraMatrix;
    cameraMatrix = calibration.getCameraMatrix();

    cout << "Camera Matrix:\n" << cameraMatrix << endl;

    // 获取畸变系数向量 (同样假设已知)
    vector<double> distCoeffs(5); // 畸变系数长度取决于使用的相机模型，默认通常是5个元素
    distCoeffs = 0; // k1 - 水平径向畸变系数
    distCoeffs = 0; // k2 - 垂直径向畸变系数
    distCoeffs = 0; // p - 倾斜畸变系数
    distCoeffs = 0; // k3 - 高阶径向畸变系数

    // 标定过程需要输入点对数据集
    std::vector<Point2f> objectPoints, imagePoints;
    
    // 假设我们有一些二维坐标系下的目标点(objectPoints)及其在图像上对应的像素坐标(imagePoints)，这通常从实际实验获得。
    // 这里仅示例化几个点用于演示：
    objectPoints.push_back(Point2f(1, 1));
    objectPoints.push_back(Point2f(1, 4));
    objectPoints.push_back(Point2f(4, 1));
    objectPoints.push_back(Point2f(4, 4));

    // 将相应的像素坐标推送到imagePoints向量中。
    // 同样，这是基于示例目标点生成的图像点位置：
    imagePoints.push_back(Point2f(10, 10));
    imagePoints.push_back(Point2f(10, 80));
    imagePoints.push_back(Point2f(90, 10));
    imagePoints.push_back(Point2f(90, 80));

    // 开始标定过程
    calibration.calibrate(objectPoints, imagePoints);

    // 输出最终的相机内参矩阵和畸变系数
    cout << "Calibrated Camera Matrix:\n" << calibration.getCameraMatrix() << endl;
    cout << "Distortion Coefficients:\n";
    for (double c : distCoeffs)
        cout << c << " ";
    cout << endl;

    return 0;
}

这个简单的例子展示了如何创建并初始化一个相机标定实例、加载预设的内参矩阵以及畸变系数向量，然后利用一些虚拟的图像点与实际世界点对来进行标定。实际应用中，你需要根据具体情况调整输入的数据结构和流程细节，例如读取真实的三维世界坐标和对应的二值图像点，以及对相机内参和畸变系数进行优化。

--- 相关问题 ---
1. 相机内参标定为何对于计算机视觉项目很重要？
2. 如何选择合适的标定点来提高标定精度？
3. 除了C++之外，还有哪些其他语言支持相似的相机内参标定库或框架？