基于opencv c++的相机标定 寻找12对应的图像坐标

相机标定是计算机视觉领域中的一项重要任务，通过对相机内参和外参的标定，可以精确地将相机捕捉到的图像与现实世界中的位置关联起来。在基于OpenCV C的相机标定过程中，寻找12对应的图像坐标是非常重要的一步。

为了找到12对应的图像坐标，首先需要采集一组已知的图像和相应的实际世界坐标，这一组图像一般是由不同位置和角度下拍摄的。然后，利用OpenCV的相关函数，通过对图像的处理和特征点的计算，可以得到这些图像在相机坐标系中的坐标。

接下来，将这些图像坐标与对应的实际世界坐标一一对应起来，即可获得12组对应的图像坐标。在这个过程中，可以利用OpenCV中提供的相机标定工具来辅助完成。

最后，利用这12对应的图像坐标以及相应的实际世界坐标，可以进行相机的内参和外参的标定，计算出相机的畸变参数和相机矩阵，从而实现对相机的精确校准。

总的来说，通过对图像的处理和特征点的计算，在OpenCV C的相机标定过程中找到12对应的图像坐标是一个关键的步骤，也是确保标定结果准确性的重要环节。

相关问题

写一个opencv双目相机标定c++程序

好的，我可以帮你编写OpenCV双目相机标定的C++程序。以下是代码示例：

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

int main() {
    const int board_width = 9;          // 棋盘格内部角点数（宽度）
    const int board_height = 6;         // 棋盘格内部角点数（高度）
    const int num_images = 10;          // 图像数量
    const int num_corners = board_width * board_height;  // 棋盘格总角点数

    // 构建储存角点坐标的容器
    std::vector<std::vector<cv::Point3f>> object_points(num_images);
    for (int i = 0; i < num_images; ++i) {
        std::vector<cv::Point3f> point_set;
        for (int y = 0; y < board_height; ++y) {
            for (int x = 0; x < board_width; ++x) {
                point_set.push_back(cv::Point3f(x, y, 0.0));
            }
        }
        object_points[i] = point_set;
    }

    // 初始化储存所有角点坐标的容器和储存相机标定结果的容器
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> image_points(num_images);
    cv::Mat camera_matrix = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    cv::Mat dist_coeffs = cv::Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
    std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;

    // 导入图像并寻找棋盘格角点
    for (int i = 0; i < num_images; ++i) {
        std::ostringstream file_path;
        file_path << "image" << (i + 1) << ".jpg";
        cv::Mat img = cv::imread(file_path.str(), cv::IMREAD_GRAYSCALE);
        std::vector<cv::Point2f> corners;
        bool found = cv::findChessboardCorners(img, cv::Size(board_width, board_height), corners);

        // 如果找到了所有角点，那么就将它们储存在对应容器中
        if (found) {
            cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.001);
            cv::cornerSubPix(img, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), criteria);
            image_points[i] = corners;
        }
    }

    // 进行相机标定
    cv::calibrateCamera(object_points, image_points, cv::Size(640, 480), camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs);

    // 输出标定结果
    std::cout << "Camera matrix:\n" << camera_matrix << std::endl;
    std::cout << "Distortion coefficients:\n" << dist_coeffs << std::endl;

    return 0;
}

这个程序用于标定由相同型号的两个摄像头组成的双目相机。程序中需要从文件中导入10张包含9x6个棋盘格角点的图像，并输出相机矩阵和畸变系数矩阵。

请注意，这只是一个简单的示例程序，实际应用中还需要针对特定应用场景进行修改。如果您有更为具体的要求，可以提出相关需求，我会尽力满足。

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。