opencv c++ 自带双目标定

OpenCV是一种流行的开源计算机视觉库，它为用户提供了许多强大的功能和工具来处理图像和视频。

双目标定是一种用于对双目相机进行标定的方法。在双目视觉系统中，我们使用两个相机来捕捉不同角度或位置的图像。而双目标定的目的是确定这两个相机之间的几何关系，以便将来可以利用它们来获取三维信息。

在OpenCV中，我们可以使用cv::stereoCalibrate函数来进行双目标定。这个函数需要一对图像来作为输入，并输出相机的内部参数、外部参数以及立体校正参数。为了获得准确的结果，我们需要为该函数提供一对已知的3D点和对应的2D图像坐标。

在进行双目标定之前，我们需要确保相机已经被正确地标定。这可以通过使用OpenCV提供的单目标定工具来完成。一旦相机被单目标定，我们就可以进行双目标定。

由于函数的使用过程较为复杂，我们需要先创建一些存储相机矩阵和畸变系数的变量。然后我们可以读取一对标定图像，并在这些图像上检测角点。接下来，我们可以使用cv::findChessboardCorners函数来查找棋盘格角点的二维图像坐标。最后，我们可以使用cv::stereoCalibrate来进行双目标定，并将结果保存在事先创建的变量中。

通过OpenCV自带的双目标定功能，我们可以准确地计算出双目相机之间的几何关系，从而实现更准确的立体视觉和三维图像重建。这对于许多计算机视觉和深度学习任务来说非常重要，例如目标检测、三维建模等。

相关问题

opencv c++ 双目相机标定

双目相机标定是指通过像素坐标到实际物理坐标的映射关系计算出相机内外参数的过程，常用于三维视觉恢复和跟踪。在opencv c中，双目相机标定主要分为以下几步：

1.采集棋盘格图像：使用双目摄像头拍摄一系列不同方位下的棋盘格图像。
2.对图像进行角点检测：通过opencv中的cvFindChessboardCorners函数，对棋盘格图像进行角点检测。
3.计算角点的三维坐标：根据棋盘格的实际尺寸计算角点的实际三维坐标。
4.进行双目立体校准：根据采集到的图像，利用opencv中的stereoCalibrate函数进行双目立体标定，得到每个相机的内外参数以及双目相对外参。
5.评估标定结果：通过计算图像的重投影误差和立体匹配误差等指标，评估标定结果的准确性和稳定性。

在双目相机标定的过程中，需要注意棋盘格图像的质量和数量对标定结果的影响。同时，在实际应用中，也需要考虑相机的变形和误差等因素对标定结果的影响，并根据实际情况选择合适的校准算法和方法。

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。