opencv相机标定标定板图像

OpenCV是一个计算机视觉库，常用于图像处理、机器学习、物体识别等领域，包括相机标定。

相机标定指的是将相机的内参和外参确定下来，以便将相机采集到的图像转换为三维坐标系中的实际物体。

在OpenCV中，相机标定通常使用标定板图像来进行。标定板图像是一个特殊的图像，通常是由一个黑白方格组成的平面。

标定板图像的生成过程如下：

1. 设计标定板图像的大小和方格的大小。

2. 在计算机上生成标定板图像。

3. 将标定板打印出来，并将其粘贴在一个硬质平面上。

4. 使用相机拍摄标定板图像，确保在不同方向和距离下都能拍摄到。

标定板图像生成完成后，就可以开始相机标定了。

在OpenCV中实现相机标定的流程如下：

1. 收集标定板的图像和实际尺寸，放入一个矩阵。

2. 对这些图像进行角点检测。

3. 使用检测出的角点，构建相机内参矩阵和畸变系数矩阵。

4. 使用内参矩阵和畸变系数矩阵对图像进行校正。

5. 对于每个标定板的图像，计算其外参矩阵。

相机标定完成后，就可以使用相机拍摄的图像进行三维重建和立体视觉处理等任务了。

相关问题

OpenCV相机标定板一般多大？

OpenCV相机标定板通常是自定义设计的，常见的尺寸可以选择适合于特定应用场景。一种常用的棋盘图案，如 Checkerboard，其大小可以是9x6个正方形单元（36个内点），边长大约在25到30厘米之间。但也存在其他尺寸的选择，例如5x7或5x5等。实际使用时，标定板应该足够大以便在图像中清晰可见，同时也要便于放置在场景中，并考虑到相机的视野范围。

opencv相机标定c++

以下是使用OpenCV进行相机标定的C语言代码示例：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取标定图像
    vector<vector<Point2f>> imagePoints;
    vector<vector<Point3f>> objectPoints;
    Size imageSize;
    int numImages = 10;
    float squareSize = 1.0;
    Mat cameraMatrix, distCoeffs;
    vector<Mat> rvecs, tvecs;

    for (int i = 0; i < numImages; i++)
    {
        Mat image = imread(format("calibration%d.png", i), IMREAD_GRAYSCALE);
        if (image.empty())
        {
            cerr << "Failed to read image " << i << endl;
            return -1;
        }

        imageSize = image.size();

        vector<Point2f> corners;
        bool found = findChessboardCorners(image, Size(9, 6), corners);

        if (found)
        {
            imagePoints.push_back(corners);

            vector<Point3f> objectCorners;
            for (int j = 0; j < 54; j++)
            {
                objectCorners.push_back(Point3f(j / 9 * squareSize, j % 9 * squareSize, 0));
            }
            objectPoints.push_back(objectCorners);
        }
        else
        {
            cerr << "Failed to find chessboard corners in image " << i << endl;
        }
    }

    // 标定相机
    double rms = calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

    // 保存相机参数
    FileStorage fs("camera_params.yml", FileStorage::WRITE);
    fs << "camera_matrix" << cameraMatrix;
    fs << "distortion_coefficients" << distCoeffs;
    fs.release();

    return 0;
}

代码中首先读取标定图像，然后使用`findChessboardCorners`函数寻找标定板角点，将角点坐标和标定板上实际点的坐标存储在`imagePoints`和`objectPoints`中。接着使用`calibrateCamera`函数对相机进行标定，得到相机矩阵和畸变系数，并将其保存在文件中。