cv::calibratecamera函数参数解析

`cv::calibrateCamera` 是 OpenCV 中的一个函数，用于估计相机的内参数（如焦距、主点等）以及外参数（旋转和平移矩阵），通常用于摄像头校准过程。这个函数有多个输入参数，用于指定输入数据的不同类型和来源：

1. **inputMatrix**: 可选的，如果已经计算出内参数矩阵（通常称为 `camera_matrix`），可以提供这个3x3矩阵。
2. **distCoeffs**: 可选的，包含径向和偏心畸变系数的向量。如果没有输入，将假设无畸变。
3. **rvecs**: 可选的，旋转向量，表示相对于世界坐标系的每个图像视点的旋转。如果未提供，将从零开始搜索。
4. **tvecs**: 同样可选，平移向量，表示相对于世界坐标系的每个图像视点的位置。若未提供，也将从零开始搜索。
5. **images**: 输入的一组图像矩阵，通常是灰度图像，用于特征检测和匹配。
6. **objectPoints**: 标定板上特征点的三维坐标数组。这些点应该按照相同的顺序出现在每张图像中。
7. **imagePoints**: 每张图像对应于标定板特征点的二维像素坐标列表。
8. **flags**: 一系列标志，包括 `CALIB_FIX_ASPECT_RATIO` 等，用于控制校准的选项。

**返回值**:
函数返回一个包含三个元素的结构体 `CalibrationResult`，其中包含新的内参数矩阵 `camera_matrix`，径向畸变系数 `dist_coeffs`，以及必要的转换矩阵（如果有提供初始值的话）。

相关问题

calibrateCamera c++源码

### 回答1：
以下是使用OpenCV库进行相机标定的C++代码示例：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取棋盘格图像
    vector<Mat> images;
    string chessboard_images_path = "chessboard/*.jpg";
    glob(chessboard_images_path, images);

    // 定义棋盘格角点的行列数
    Size board_size = Size(9, 6);
    vector<Point2f> points;

    // 棋盘格角点的三维坐标
    vector<vector<Point3f>> object_points(1);
    for (int i = 0; i < board_size.height; i++) {
        for (int j = 0; j < board_size.width; j++) {
            object_points[0].push_back(Point3f(j, i, 0));
        }
    }
    object_points.resize(images.size(), object_points[0]);

    // 计算角点位置
    for (int i = 0; i < images.size(); i++) {
        Mat image = images[i];
        vector<Point2f> corners;
        bool find = findChessboardCorners(image, board_size, corners);
        if (find) {
            Mat gray;
            cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
            cornerSubPix(gray, corners, Size(5, 5), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
            drawChessboardCorners(image, board_size, corners, find);
            points.insert(points.end(), corners.begin(), corners.end());
        }
    }

    // 相机标定
    Mat camera_matrix, dist_coeffs;
    vector<Mat> rvecs, tvecs;
    calibrateCamera(object_points, points, images[0].size(), camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs);

    // 输出标定结果
    cout << "camera matrix:" << endl;
    cout << camera_matrix << endl;
    cout << "distortion coefficients:" << endl;
    cout << dist_coeffs << endl;

    return 0;
}

在此示例中，我们首先使用 `glob` 函数从文件夹中读取棋盘格图像。然后，我们定义了棋盘格角点的行列数和三维坐标，并计算了每个图像的角点位置。最后，我们使用 `calibrateCamera` 函数进行相机标定，并输出标定结果。

### 回答2：
calibrateCamera是OpenCV中的一个函数，用于相机标定。这个函数可以对相机进行校准，以获得相机的内参矩阵、畸变系数和物体点与图像点之间的对应关系。以下是calibrateCamera的源码解释：

1.检查输入参数的合法性：函数首先检查输入参数，确保传入的数据没有问题。如果参数有误，将会返回错误代码。

2.初始化标定所需的变量：初始化标定所需的变量，包括相机矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。这些变量将会在标定过程中被计算和更新。

3.对每一幅图像进行标定：对于每一幅输入图像，函数会提取物体点的坐标和对应的二维图像点坐标。这些点用于计算相机的内参矩阵和畸变系数。

4.计算相机的内参矩阵和畸变系数：根据提供的物体点和对应的图像点，函数使用最小二乘法来计算相机的内参矩阵和畸变系数。内参矩阵包括焦距和图像中心的坐标。畸变系数包括径向畸变和切向畸变。

5.计算相机的外参矩阵：使用棋盘格标定板上的物体点和对应的图像点，函数还可以计算相机的外参矩阵，包括旋转矩阵和平移向量。这些矩阵用于将物体点投影到图像平面上。

6.返回结果：函数将计算得到的相机的内参矩阵、畸变系数和外参矩阵等结果返回给调用者。

calibrateCamera函数的源码中使用了多个数学和计算机视觉算法，包括最小二乘法、图像特征提取、图像对应点匹配等。这些算法的实现细节在源码中进行了详细解释。通过调用calibrateCamera函数，可以实现对相机的自动标定，并获得相机的内参矩阵和畸变系数，从而提高图像处理和计算机视觉任务的准确性和稳定性。

### 回答3：
calibrateCamera是OpenCV中的一个函数，用于相机标定。下面是该函数的简要源码解析：

calibrateCamera(InputArrayOfArrays objectPoints,
                InputArrayOfArrays imagePoints,
                Size imageSize,
                InputOutputArray cameraMatrix,
                InputOutputArray distCoeffs,
                OutputArrayOfArrays rvecs,
                OutputArrayOfArrays tvecs,
                int flags = 0,
                TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON))

该函数的参数描述如下：
- `objectPoints`是一个向量的向量，包含了每个角点的3D坐标。
- `imagePoints`是一个向量的向量，包含了每个角点在图像中的像素坐标。
- `imageSize`是用于标定的图像的尺寸。
- `cameraMatrix`是输出的相机矩阵，即包含相机参数的3x3矩阵。
- `distCoeffs`是输出的失真系数矩阵，用于校正畸变。
- `rvecs`是一个向量的向量，包含了每个角点的旋转向量。
- `tvecs`是一个向量的向量，包含了每个角点的平移向量。
- `flags`是额外的标定标志，如`CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS`等。
- `criteria`是标定算法的终止准则。

该函数的作用是根据提供的实际世界坐标和对应的图像坐标来计算相机的内参数矩阵(cameraMatrix)和失真系数矩阵(distCoeffs)。同时，还可以计算每个角点的旋转向量和平移向量。

在实际使用时，我们需要准备一组已知3D坐标的平面标定板，然后使用相机拍摄多张图像，将每个图像上的角点坐标与实际的3D坐标一一对应。调用calibrateCamera函数，即可得到相机的内参数和失真系数，从而进行图像校正或实现其他相关应用。

这是calibrateCamera函数的简要源码解析，它提供了一个方便的工具来进行相机标定和图像校正，对于相机机器视觉应用非常有用。

opencv里的solvepnp函数怎么用

OpenCV中的solvePnP函数用于通过已知的物体的3D点和相应的2D点的映射来估计相机的姿态（即相机的旋转和平移）。它可以用于各种应用，例如机器人视觉、增强现实等。

下面是使用solvePnP函数的基本步骤：

1. 准备好3D点和对应的2D点。

2. 定义相机内部参数矩阵和畸变系数。如果您不知道这些参数，可以使用calibrateCamera函数进行标定。

3. 调用solvePnP函数，并传递3D点、2D点、相机内部参数矩阵和畸变系数作为参数。

4. 解析solvePnP函数的输出，获取相机的旋转和平移向量。

下面是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 准备好3D点和对应的2D点
    std::vector<Point3f> objectPoints;
    objectPoints.push_back(Point3f(0, 0, 0));
    objectPoints.push_back(Point3f(0, 1, 0));
    objectPoints.push_back(Point3f(1, 1, 0));
    objectPoints.push_back(Point3f(1, 0, 0));

    std::vector<Point2f> imagePoints;
    imagePoints.push_back(Point2f(10, 10));
    imagePoints.push_back(Point2f(20, 10));
    imagePoints.push_back(Point2f(20, 20));
    imagePoints.push_back(Point2f(10, 20));

    // 定义相机内部参数矩阵和畸变系数
    Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    cameraMatrix.at<double>(0, 0) = 100;
    cameraMatrix.at<double>(1, 1) = 100;
    cameraMatrix.at<double>(0, 2) = 320;
    cameraMatrix.at<double>(1, 2) = 240;

    Mat distCoeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);

    // 调用solvePnP函数
    Mat rvec, tvec;
    solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);

    // 输出相机的旋转和平移向量
    std::cout << "rvec: " << rvec << std::endl;
    std::cout << "tvec: " << tvec << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们定义了一个正方形的3D物体，并将其投影到图像平面上。我们还定义了相机内部参数矩阵和畸变系数，以及对应的2D点。最后，我们调用solvePnP函数并输出相机的旋转和平移向量。

注意，solvePnP函数的输出是一个旋转向量和一个平移向量。如果需要将它们转换为旋转矩阵和变换矩阵，可以使用Rodrigues函数和hconcat函数。