opencv棋盘格标定

OpenCV棋盘格标定是一种常用的相机标定方法，通过使用棋盘格图像来计算相机的内参和畸变参数。

首先，我们需要采集一系列的棋盘格图像，要求图像中的棋盘格布局清晰可见，并确保相机在不同位置和角度下都能够拍摄到棋盘格。采集的图像越多越好，通常建议至少15-20张。

接下来，我们要使用OpenCV的标定函数来进行标定计算。首先，需要创建一个空的棋盘格对象，然后使用函数`findChessboardCorners()`来检测每张图像中的棋盘格角点。如果检测到足够数量的角点，将会把这些角点保存下来。

一旦获取到足够数量的角点，我们就可以调用`calibrateCamera()`函数来计算相机的内参和畸变参数。这个函数会使用一种叫做"基于最小二乘法的标定算法"来进行计算。计算结果将会得到相机的内参矩阵、畸变系数以及每幅图像的旋转和平移向量。

通过获得的内参矩阵，我们可以得到焦距、主点坐标和像素宽高比等信息。而畸变系数则可以用来纠正图像中的畸变效果，使得图像更加真实和精确。

在进行棋盘格标定时，我们还可以使用函数`undistort()`来将标定结果应用到任意图像上，以实现畸变校正。

总之，OpenCV的棋盘格标定方法可以帮助我们获得相机的内参和畸变参数，从而提高图像处理和计算机视觉应用的准确性和稳定性。

相关问题

qt opencv棋盘格标定

Qt是一个跨平台的C++应用程序开发框架，而OpenCV是一个开源的计算机视觉库。棋盘格标定是一种常用的相机标定方法，用于确定相机的内部参数和畸变系数。在Qt中结合OpenCV进行棋盘格标定可以实现相机的校准和畸变矫正。

在Qt中使用OpenCV进行棋盘格标定的步骤如下：
1. 导入OpenCV库：在Qt项目中引入OpenCV库，可以通过CMake或者手动配置来完成。
2. 采集标定图像：使用相机采集一系列包含棋盘格的图像。
3. 棋盘格角点检测：使用OpenCV的函数来检测每张图像中棋盘格的角点坐标。
4. 构建角点坐标集合：将每张图像中检测到的角点坐标保存到一个集合中。
5. 标定相机：使用OpenCV的函数来进行相机标定，计算出相机的内部参数和畸变系数。
6. 畸变矫正：使用标定结果对采集到的图像进行畸变矫正，得到校正后的图像。

opencv棋盘格标定C++

好的，下面是使用 OpenCV 在 C++ 中进行棋盘格标定的步骤：

1. 准备标定图像：使用相机拍摄多张包含完整棋盘格的图像，并保存在本地。

2. 定义棋盘格参数：定义棋盘格的行数、列数、每个方格的大小（单位为毫米）等参数。

3. 导入图像并查找棋盘格角点：使用 OpenCV 中的 `findChessboardCorners()` 函数在图像中查找棋盘格角点，并将其保存在一个数组中。

4. 绘制角点：使用 `drawChessboardCorners()` 函数绘制被找到的角点。

5. 标定相机：使用 `calibrateCamera()` 函数标定相机，并计算出相机的内部参数和畸变矩阵。

6. 评估标定结果：使用 `getOptimalNewCameraMatrix()` 函数来优化相机矩阵，并使用 `undistort()` 函数来矫正图像的畸变。

下面是示例代码，可以根据自己的需要进行修改：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 定义棋盘格参数
    int board_width = 9;
    int board_height = 6;
    float square_size = 25.0; // 每个方格的大小，单位为毫米

    // 准备标定图像
    vector<vector<Point3f>> object_points; // 保存棋盘格角点的三维坐标
    vector<vector<Point2f>> image_points; // 保存棋盘格角点的图像坐标
    vector<Point2f> corners; // 保存每张图像中被找到的角点
    Mat image, gray;
    Size image_size;

    // 循环读取图像并查找角点
    for (int i = 1; i <= 20; i++)
    {
        // 读取图像
        string filename = "image" + to_string(i) + ".jpg";
        image = imread(filename);
        if (image.empty())
        {
            cout << "Can't read image " << filename << endl;
            continue;
        }
        image_size = image.size();

        // 转换为灰度图像
        cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 查找角点
        bool found = findChessboardCorners(gray, Size(board_width, board_height), corners);

        if (found)
        {
            // 亚像素精确化
            cornerSubPix(gray, corners, Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));

            // 绘制角点
            drawChessboardCorners(image, Size(board_width, board_height), corners, found);
            imshow("Chessboard", image);
            waitKey(500); // 暂停一下，方便观察

            // 保存角点
            vector<Point3f> object_corner;
            for (int j = 0; j < board_height; j++)
            {
                for (int k = 0; k < board_width; k++)
                {
                    Point3f corner((float)k * square_size, (float)j * square_size, 0);
                    object_corner.push_back(corner);
                }
            }
            object_points.push_back(object_corner);
            image_points.push_back(corners);
        }
    }

    // 标定相机
    Mat camera_matrix, dist_coeffs;
    vector<Mat> rvecs, tvecs;
    calibrateCamera(object_points, image_points, image_size, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs);

    // 评估标定结果
    Mat mapx, mapy;
    Mat new_camera_matrix = getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, dist_coeffs, image_size, 1, image_size, 0);
    initUndistortRectifyMap(camera_matrix, dist_coeffs, Mat(), new_camera_matrix, image_size, CV_16SC2, mapx, mapy);

    // 矫正图像
    for (int i = 1; i <= 20; i++)
    {
        // 读取图像
        string filename = "image" + to_string(i) + ".jpg";
        image = imread(filename);
        if (image.empty())
        {
            cout << "Can't read image " << filename << endl;
            continue;
        }

        // 矫正图像
        Mat undistorted;
        remap(image, undistorted, mapx, mapy, INTER_LINEAR);

        // 显示矫正前后的图像
        imshow("Original Image", image);
        imshow("Undistorted Image", undistorted);
        waitKey(0);
    }

    return 0;
}