双目相机标定完整流程

双目相机标定的完整流程如下：

1. 收集标定图像：在进行双目相机标定之前，需要准备一组已知的标定图像。这些图像应该包含具有已知三维坐标的特征点或棋盘格。

2. 提取特征点：对于每个标定图像，使用图像处理算法（例如角点检测）提取特征点。对于棋盘格图像，可以使用角点检测算法找到每个棋盘格的角点。

3. 确定特征点在世界坐标系中的位置：对于每个特征点，需要测量其在世界坐标系中的位置。如果使用棋盘格作为标定目标，可以假设棋盘格在平面上，并且已知每个棋盘格的尺寸。

4. 进行相机标定：使用特定的相机标定算法计算相机的内参和外参。常用的标定方法包括张正友标定法（Zhang's method）和Tsai-Lenz标定法等。

5. 计算立体匹配参数：如果需要进行立体匹配，可以使用双目视觉算法计算立体匹配参数，例如视差图。

6. 验证标定结果：使用标定结果对新的图像进行立体重建或者测量，以验证标定的准确性。

需要注意的是，双目相机标定是一个较为复杂的过程，通常需要使用专门的相机标定工具或者编写相应的算法进行实现。此外，为了获得更好的标定结果，建议使用多组不同角度和距离的标定图像进行标定。

相关问题

MATLAB双目相机标定

### 使用MATLAB进行双目相机标定

#### 准备工作
为了成功完成双目相机的标定，在开始之前需要准备一系列棋盘格图像。这些图像是由两个摄像头同步拍摄得到，用于后续处理中的角点检测和匹配。

#### 加载图像数据集并初始化变量
加载左、右摄像机所采集到的一组图片文件，并创建存储内参矩阵以及畸变系数的空间结构体对象[^1]：

% 定义路径至包含校准图案的照片目录下
imDir = 'path_to_images';

leftImages = imageDatastore(fullfile(imDir, 'left'));
rightImages = imageDatastore(fullfile(imDir, 'right'));

numPairs = length(leftImages.Files);

imagePoints = cell(numPairs, 1);
worldPoints = zeros(4*numPairs, 3); % 假设有四个交差点每张照片上可见

#### 获取世界坐标系下的三维点位置向量
定义实际物理尺寸单位长度（例如毫米），并通过循环遍历所有样本对来填充`worldPoints`数组[^2]:

squareSize = 29; % 单位:mm 正方形边长大小设定值

for i = 1:numPairs
    [~, cornersLeft] = detectCheckerboardPoints(readimage(leftImages,i));
    [~, cornersRight] = detectCheckerboardPoints(readimage(rightImages,i));

    imagePoints{i} = [cornersLeft; cornersRight];

    worldCorners = generateWorldCoordinates(cornersLeft, squareSize);
    startIdx = (i-1)*size(worldCorners, 1)+1;
    endIdx = i*size(worldCorners, 1);
    worldPoints(startIdx:endIdx,:) = worldCorners;
end

#### 执行单应性变换估计与参数优化过程
调用内置函数来进行内外部参数求解操作，同时计算重投影误差以评估模型拟合质量的好坏程度[^3]:

[imageSize, cameraParams] = estimateCameraParameters(imagePoints, ...
    worldPoints,'ImageSize',[height(width),width(height)],'InitialEstimate',[]);
stereoParams = stereoCalibrate(cameraParams.Left.IntrinsicMatrix,...
    cameraParams.Right.IntrinsicMatrix,cameraParams.RotationMatrices,...
    cameraParams.TranslationVectors,imageSize);
reprojectionErrors = extrinsicsToReprojections(stereoParams.RotationMatrices,...
    stereoParams.TranslationVectors,stereoParams.CameraIntrinsics);
disp(['平均重投影误差:', num2str(mean(reprojectionErrors))]);

上述代码片段展示了如何利用MATLAB工具箱实现完整的立体视觉系统的几何特性建模流程——从原始影像资料读取直至最终获得精确可靠的外方位元素描述信息为止。

双目相机标定 opencv

### 使用 OpenCV 进行双目相机标定的方法

#### 准备工作
为了进行有效的双目相机标定，需准备一系列棋盘格图案的照片。这些照片应覆盖不同的角度和位置以确保校准精度。通常情况下，在`...\opencv\sources\samples/cpp`下能找到所需的文件如`stereo_calib.cpp`, `stereo_calib.xml` 和 `stereo_match.cpp`以及配套的26张用于测试的图片（left01-14, right01-14）[^2]。

#### 加载并处理图像数据
加载左右摄像机拍摄的一系列同步获取的图像对，并从中检测角点。此过程涉及遍历所有输入图像并对每一对执行如下操作：

vector<vector<Point2f>> imagePoints[2];
Size patternsize(9, 6); // 棋盘格内角数量
for (int i = 0; i < nImages; ++i){
    Mat imgL = imread(format("%s/left%02d.png", path.c_str(), i));
    Mat imgR = imread(format("%s/right%02d.png", path.c_str(), i));

    vector<Point2f> corners;
    bool found = findChessboardCorners(imgL, patternsize, corners);
    
    if(found){
        cornerSubPix(imgL, corners, Size(11, 11), Size(-1,-1),
                     TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1));
        drawChessboardCorners(imgL, patternsize, Mat(corners), found);

        imagePoints[0].push_back(corners);
        
        // 对右图重复相同的过程...
    }
}

#### 执行标定算法
一旦收集到了足够的匹配点集，则可调用`cv::stereoCalibrate()`函数来计算内外参数矩阵。该步骤会基于之前获得的数据估计两个摄像头之间的相对位姿关系。

Mat cameraMatrix[2], distCoeffs[2];
cameraMatrix[0] = initCameraMatrix2D(objectPoints, imagePoints[0]);
cameraMatrix[1] = initCameraMatrix2D(objectPoints, imagePoints[1]);

double rms = stereoCalibrate(
    objectPoints,
    imagePoints[0],
    imagePoints[1],
    cameraMatrix[0],
    distCoeffs[0],
    cameraMatrix[1],
    distCoeffs[1],
    imageSize,
    R,T,E,F,
    CALIB_FIX_INTRINSIC
);

上述代码片段展示了如何初始化内部参数猜测值并通过最小化重投影误差优化它们[^1]。

#### 应用立体矫正
完成标定之后，下一步是对原始图像应用几何变换实现极线约束条件下的纠正效果。这一步骤通过`cv::stereoRectify()`函数完成，它能够生成映射表供后续使用于实际场景中的实时处理流程中。

Rect validRoi[2];
stereoRectify(cameraMatrix[0],distCoeffs[0],
              cameraMatrix[1],distCoeffs[1],
              imageSize,R,T,R1,R2,P1,P2,Q,CALIB_ZERO_DISPARITY,1,imageSize,&validRoi[0],&validRoi[1]);
initUndistortRectifyMap(cameraMatrix[0],distCoeffs[0],R1,size,M1,type,map1_x,map1_y);
initUndistortRectifyMap(cameraMatrix[1],distCoeffs[1],R2,size,M2,type,map2_x,map2_y);

最后的结果应当显示出经过修正后的视差图像是平行排列且无明显扭曲现象的存在[^4]。