c++ opencv九点标定

OpenCV九点标定是一种相机标定方法，用于确定相机的内部参数和畸变系数。该方法需要使用至少9个标定图像，每个图像都包含至少6个已知平面上的点。下面将详细介绍九点标定的过程。

首先，收集至少9张包含已知平面上的点的标定图像。可以选择一张具备良好平面结构（例如棋盘格）的标定图像，并在其上选择6个点。此外，通过移动和旋转相机，收集其他8张包含所选6个点的图像。

然后，通过在每个图像中检测所选6个点的坐标，生成对应的像素点对。这些像素点对将用于计算相机的内部参数和畸变系数。

接下来，使用OpenCV的函数`findHomography()`计算图像平面和实际平面之间的单应矩阵。单应矩阵描述了从图像平面到世界平面的变换关系。

然后，使用OpenCV的函数`calibrateCamera()`来计算相机的内部参数和畸变系数。该函数使用九点标定的原理，通过最小化相机模型与实际像素点对之间的重投影误差来确定这些参数。

最后，通过使用OpenCV的函数`undistort()`来校正畸变图像。该函数使用之前计算得到的内部参数和畸变系数来校正图像中的畸变。

使用OpenCV九点标定方法可以帮助我们确定相机的内部参数和畸变系数，使得我们能够得到更准确的图像测量和图像处理结果。