用C++写一个镜头标定的函数

镜头标定是机器视觉中常用的技术，通过标定可以确定相机的内部参数和外部参数，从而实现三维物体的重建、位姿估计等功能。下面是一个简单的用C++写的镜头标定函数的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

void calibrateCamera(cv::Mat& intrinsics, cv::Mat& distortion, std::vector<cv::Mat>& rvecs, std::vector<cv::Mat>& tvecs, std::vector<std::vector<cv::Point3f>>& objectPoints, std::vector<std::vector<cv::Point2f>>& imagePoints, cv::Size imageSize) {
    // 定义棋盘格模板的大小
    cv::Size boardSize(9, 6); 
    // 计算棋盘格模板上每个格子的大小
    float squareSize = 1.0f; 
    // 生成棋盘格模板的三维坐标
    std::vector<cv::Point3f> corners;
    for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) {
        for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) {
            corners.push_back(cv::Point3f(j * squareSize, i * squareSize, 0));
        }
    }

    // 保存棋盘格模板的图像坐标和三维坐标
    std::vector<cv::Point2f> imageCorners;
    std::vector<cv::Point3f> objectCorners;
    // 读入图像
    cv::Mat image;
    cv::VideoCapture cap(0);
    while (cap.read(image)) {
        // 检测棋盘格模板的角点
        bool found = cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);
        if (found) {
            // 亚像素精确化
            cv::cornerSubPix(cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY), imageCorners, cv::Size(5, 5), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
            // 保存图像坐标和三维坐标
            objectCorners.insert(objectCorners.end(), corners.begin(), corners.end());
            imagePoints.push_back(imageCorners);
            objectPoints.push_back(objectCorners);
            // 在图像上绘制角点
            cv::drawChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, found);
            cv::imshow("calibrate", image);
            cv::waitKey(100);
        }
    }
    // 标定相机
    double rms = cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, intrinsics, distortion, rvecs, tvecs);
}

这个函数的功能是通过摄像头采集棋盘格模板的图像，然后计算出相机的内部参数和外部参数。调用这个函数需要传入下面几个参数：

- intrinsics：内部参数矩阵
- distortion：畸变系数
- rvecs：旋转矩阵
- tvecs：平移矩阵
- objectPoints：三维坐标
- imagePoints：图像坐标
- imageSize：图像大小

其中，内部参数矩阵和畸变系数是标定的结果，旋转矩阵和平移矩阵是将三维坐标映射到图像坐标系的变换矩阵。三维坐标和图像坐标是用来训练标定模型的数据，图像大小是标定的时候需要用到的参数。