opencv双目相机畸变矫正具体步骤

双目相机畸变矫正是指通过对双目相机的畸变进行矫正，使得双目相机采集的图像能够更加准确地反映真实场景。下面是opencv双目相机畸变矫正的具体步骤：

1. 采集双目相机的标定图像，保证标定图像中有足够的场景信息，包括不同角度和距离的物体。

2. 对双目相机进行标定，得到相机的内参矩阵、畸变系数、外参矩阵等参数。

3. 读取双目相机采集的图像，对图像进行畸变矫正。具体步骤如下：

a. 分别对左右相机的图像进行畸变矫正；

b. 对左右相机图像进行立体校正，使得左右相机的图像在水平方向上具有相同的视差；

c. 对左右相机图像进行矩阵映射，将左右相机的图像映射到同一个视平面上，方便后续的立体匹配。

4. 进行立体匹配，得到左右相机图像中对应的像素点，从而得到三维空间中的坐标。

注意事项：

1. 标定时需要保证标定板的平整度和标定板和相机之间的距离，否则会影响标定结果；

2. 对于不同的相机型号，需要选择适当的畸变模型进行标定；

3. 畸变矫正和立体校正的计算量较大，需要注意程序效率。

相关问题

opencv双目相机标定

OpenCV双目相机标定是一种将两个相机的内参和外参进行校准的过程，使得两个相机的视角、畸变等参数能够匹配，从而实现双目视觉的应用。

具体步骤如下：

1. 采集双目相机的图像序列，并提取角点。可以使用OpenCV提供的函数`findChessboardCorners()`进行自动角点提取。

2. 对提取到的角点进行精确化，使得角点位置更加准确。

3. 通过角点的位置计算出相机的内参矩阵，即相机的焦距、像素中心点等参数。

4. 利用双目相机的立体几何关系，计算出两个相机之间的外参矩阵，即相机的旋转矩阵和平移矩阵。

5. 计算出双目相机的基础矩阵和本质矩阵，用于后续的双目视觉算法中。

6. 对双目相机进行验证，检查标定结果的准确性和稳定性。

OpenCV提供了函数`stereoCalibrate()`和`stereoRectify()`来进行双目相机的标定和矫正。其中`stereoCalibrate()`用于计算相机的内参和外参矩阵，而`stereoRectify()`则用于根据标定结果进行图像的矫正，使得双目图像对齐。

C++ OpenCV实现双目相机标定

双目相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它可以通过计算双目相机之间的相对位置和姿态，将两个相机的图像进行联合，实现三维重构和深度测量等功能。OpenCV提供了一套完整的双目相机标定工具，下面是一个简单的标定流程：

1.采集双目图像数据，包括左右相机的内参矩阵、畸变系数、图像尺寸等信息；

2.通过对图像数据进行预处理，包括去畸变、矫正等操作，使得标定结果更加精确；

3.提取双目图像中的特征点，并进行匹配，计算出左右相机之间的基础矩阵和本质矩阵；

4.通过标定板上的特征点的三维坐标和它们在相机图像中的对应点的二维坐标，计算出左右相机之间的外参矩阵；

5.对标定结果进行评估，包括重投影误差、立体重建误差等指标，以判断标定结果的准确性和可靠性。

下面是一个基于OpenCV的双目相机标定示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    //读取标定板图像
    vector<vector<Point3f>> objectPoints; //标定板上的三维坐标
    vector<vector<Point2f>> imagePoints1, imagePoints2; //左右相机上对应的二维图像点
    Size imageSize; //图像尺寸
    Mat cameraMatrix1, distCoeffs1; //左相机内参矩阵和畸变系数
    Mat cameraMatrix2, distCoeffs2; //右相机内参矩阵和畸变系数
    Mat R, T, E, F; //左右相机之间的旋转矩阵、平移矩阵、本质矩阵、基础矩阵

    //设置标定板参数
    Size boardSize(9, 6); //标定板内部角点数目
    float squareSize = 30; //标定板内部边长，单位毫米

    //生成标定板上的三维坐标
    vector<Point3f> corners;
    for (int i = 0; i < boardSize.height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < boardSize.width; j++)
        {
            corners.push_back(Point3f(j * squareSize, i * squareSize, 0));
        }
    }

    //读取标定板图像
    vector<String> filenames1, filenames2;
    glob("left/*.jpg", filenames1); //左相机图像文件夹
    glob("right/*.jpg", filenames2); //右相机图像文件夹
    for (int i = 0; i < filenames1.size(); i++)
    {
        Mat image1 = imread(filenames1[i]);
        Mat image2 = imread(filenames2[i]);
        imageSize = image1.size();

        //提取标定板上的角点
        vector<Point2f> corners1, corners2;
        bool found1 = findChessboardCorners(image1, boardSize, corners1);
        bool found2 = findChessboardCorners(image2, boardSize, corners2);
        if (found1 && found2)
        {
            //亚像素精确化角点位置
            Mat gray1, gray2;
            cvtColor(image1, gray1, COLOR_BGR2GRAY);
            cvtColor(image2, gray2, COLOR_BGR2GRAY);
            cornerSubPix(gray1, corners1, Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
            cornerSubPix(gray2, corners2, Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));

            //保存角点坐标
            objectPoints.push_back(corners);
            imagePoints1.push_back(corners1);
            imagePoints2.push_back(corners2);
        }
    }

    //标定相机
    double rms = stereoCalibrate(objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R, T, E, F, CALIB_FIX_INTRINSIC + CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS + CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH + CALIB_RATIONAL_MODEL + CALIB_FIX_K3 + CALIB_FIX_K4 + CALIB_FIX_K5, TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 100, 1e-5));
    cout << "Stereo calibration done with RMS error = " << rms << endl;

    //保存标定结果
    FileStorage fs("stereo_calib.xml", FileStorage::WRITE);
    fs << "cameraMatrix1" << cameraMatrix1;
    fs << "distCoeffs1" << distCoeffs1;
    fs << "cameraMatrix2" << cameraMatrix2;
    fs << "distCoeffs2" << distCoeffs2;
    fs << "R" << R;
    fs << "T" << T;
    fs << "E" << E;
    fs << "F" << F;
    fs.release();

    return 0;
}

以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。