在c++中imgPoints.push_back(corners)的push_back是什意思？

在 C++ 中，`push_back()` 是向容器尾部添加元素的成员函数。在这里，`imgPoints` 很可能是一个容器（如 `std::vector`），`corners` 是一个元素，`push_back(corners)` 表示将 `corners` 添加到 `imgPoints` 容器的尾部。换句话说，`imgPoints` 是一个包含多个元素的容器，`push_back()` 函数用于将元素添加到容器的末尾，实现动态扩容。这样做可以方便地管理容器中的元素，同时还可以进行快速的遍历和访问。

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在c++中vector<Mat> rvecs, tvecs是什么意思？如何查看？完整代码

相机标定是一个比较复杂的过程，需要先读入标定图片，然后提取图片中的特征点，接着进行相机标定，最后输出标定结果。下面是一个完整的相机标定示例代码，包括如何定义和查看`rvecs`和`tvecs`。

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读入标定图片
    vector<string> images;
    string folder = "path/to/folder";
    for (int i = 1; i <= 10; i++)
    {
        string filename = folder + "/" + to_string(i) + ".jpg";
        images.push_back(filename);
    }

    // 定义标定板角点
    Size boardSize(6, 9);
    vector<vector<Point3f>> objectPoints;
    vector<vector<Point2f>> imagePoints;
    vector<Point3f> obj;
    for (int i = 0; i < boardSize.height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < boardSize.width; j++)
        {
            obj.push_back(Point3f(j, i, 0));
        }
    }

    // 提取角点
    Mat image, gray;
    vector<Point2f> corners;
    bool found;
    for (int i = 0; i < images.size(); i++)
    {
        image = imread(images[i]);
        cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
        found = findChessboardCorners(gray, boardSize, corners,
                                      CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
        if (found)
        {
            cornerSubPix(gray, corners, Size(11, 11), Size(-1, -1),
                         TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
            drawChessboardCorners(image, boardSize, corners, found);
            imshow("Image", image);
            waitKey(100);
            imagePoints.push_back(corners);
            objectPoints.push_back(obj);
        }
    }

    // 标定相机
    Mat cameraMatrix, distCoeffs;
    vector<Mat> rvecs, tvecs;
    calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, gray.size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

    // 输出标定结果
    cout << "Camera matrix:\n" << cameraMatrix << endl;
    cout << "Distortion coefficients:\n" << distCoeffs << endl;
    for (int i = 0; i < images.size(); i++)
    {
        cout << "rvecs[" << i << "]:\n" << rvecs[i] << endl;
        cout << "tvecs[" << i << "]:\n" << tvecs[i] << endl;
    }

    return 0;
}

上述代码中，我们首先定义了一个`vector<Mat> rvecs`和`vector<Mat> tvecs`，分别用于存储每幅图像的旋转向量和平移向量。在标定完成后，我们使用循环遍历每幅图像，输出其对应的旋转向量和平移向量。

如何在C++中使用OpenCV计算和处理棋盘图案（灯条）的外接矩阵？

在C++中使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）处理棋盘图案（灯条）的外接矩阵通常涉及到以下几个步骤：

1. **读取图像**：首先，你需要从摄像头或其他源加载含有棋盘图案的图像。可以使用`cv::imread()`函数。

cv::Mat img = cv::imread("chessboard_image.jpg");

2. **寻找特征**：利用`cv::findChessboardCorners()`函数检测并标记棋盘角点。这个函数会返回两个向量，一个是角点的坐标，另一个是它们是否被成功检测到。

std::vector<cv::Point2f> corners;
bool patternFound = cv::findChessboardCorners(img, cv::Size(8, 6), corners);

3. **绘制角点**：为了确认识别结果，可以用`cv::drawChessboardCorners()`函数在原图上标出检测的角点。

4. **校准过程**：如果找到所有角点且认为他们是准确的，你可以调用`calibrateCamera()`函数。这需要一组已知大小和位置的棋盘图片，以及对应于每个图片的外部物体点。

std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
// 填充objectPoints，它是一个包含三维点列表的二维向量

std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;
for (int i = 0; i < patternsFound.size(); i++) {
    if (patternsFound[i]) {
        imagePoints.push_back(corners[i]);
    }
}

cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs;
cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, img.size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

5. **获取外接矩阵**：外接矩阵表示了相机的视场与世界坐标系之间的转换。它可以通过`cameraMatrix`得到，因为OpenCV的`calibrateCamera()`函数直接返回了内参矩阵和畸变系数，其中包含了镜头中心、焦距等信息。

cv::Mat intrinsicMat = cameraMatrix;

6. **应用外接矩阵**：如果你有其他需要校正的图像，可以使用这个外接矩阵进行纠正，例如去除透视变形。

注意：以上步骤假定你已经有了足够可靠的棋盘角点对，实际操作中可能需要多次尝试或者优化角点查找算法。