opencv相机标定c++

相机标定是计算机视觉中的重要问题，它可以用于恢复相机的内部参数和外部参数。OpenCV提供了一组函数，可以在C++中进行相机标定，其中包括对于相机位姿的求解、立体标定以及多相机标定等。

下面是一个简单的相机标定示例：

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

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("calib.jpg");

    // 棋盘格参数
    int board_width = 7;
    int board_height = 7;
    float square_size = 0.0245; // 棋盘格方块大小（米）

    // 棋盘格角点
    std::vector<cv::Point3f> obj_pts;
    for (int i = 0; i < board_height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < board_width; j++)
        {
            obj_pts.push_back(cv::Point3f(j * square_size, i * square_size, 0));
        }
    }

    // 标定图像
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> img_pts;
    std::vector<cv::Point2f> corner_pts;
    cv::Mat gray_img;
    cv::cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    bool found = cv::findChessboardCorners(gray_img, cv::Size(board_width, board_height), corner_pts);
    if (found)
    {
        cv::cornerSubPix(gray_img, corner_pts, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                         cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
        img_pts.push_back(corner_pts);
        cv::drawChessboardCorners(img, cv::Size(board_width, board_height), corner_pts, found);
    }

    // 相机标定
    cv::Mat camera_matrix, dist_coeffs;
    std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;
    cv::calibrateCamera(std::vector<std::vector<cv::Point3f>>{obj_pts}, std::vector<std::vector<cv::Point2f>>{img_pts},
                        gray_img.size(), camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs);

    // 输出结果
    std::cout << "相机内部参数矩阵:\n" << camera_matrix << std::endl;
    std::cout << "畸变系数:\n" << dist_coeffs << std::endl;

    // 显示结果
    cv::imshow("result", img);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了一幅图像，然后定义了棋盘格的参数以及每个方块的大小。接着，我们生成了理论上的棋盘格角点，并使用OpenCV的 `findChessboardCorners` 函数在图像中寻找角点。如果找到了角点，我们再使用 `cornerSubPix` 函数对它们进行亚像素级别的精确化。最后，我们使用 `calibrateCamera` 函数对相机进行标定，并输出了相机内部参数矩阵以及畸变系数。

需要注意的是，这个示例只是相机标定中的一小部分，实际应用中可能还需要进行更多的处理，比如多张图像的标定、立体标定等。