OpenCV应用：摄像头标定与立体视觉

# 第一章：OpenCV简介和概述

## 1.1 OpenCV介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于图像处理和计算机视觉的函数和工具。OpenCV最初由Intel开发，现被广泛使用于学术界和工业界，支持多种编程语言包括C++、Python等。

## 1.2 OpenCV的应用领域
OpenCV可以在各种领域中应用，包括但不限于以下几个方面：
- 图像处理和分析
- 物体检测和识别
- 人脸识别和表情分析
- 视频分析和跟踪
- 机器视觉和工业自动化
- 三维重建和立体视觉等

## 1.3 OpenCV在摄像头标定和立体视觉中的作用
在摄像头标定和立体视觉中，OpenCV提供了一系列功能强大且易于使用的函数和算法，包括但不限于以下几个方面：
- 摄像头标定：通过标定摄像头，可以获得摄像头的内参和畸变参数，从而提高图像质量和准确性。
- 立体视觉：通过对左右两个摄像头拍摄的图像进行处理和匹配，可以实现三维场景的重建和距离测量。
- 视觉测量与感知：通过图像处理和计算机视觉算法，可以实现对场景中目标的测量和感知，如物体尺寸测量、物体位姿估计等。

## 第二章：摄像头标定基础

摄像头标定是指确定相机内参和畸变参数的过程，通过标定可以提高相机成像的准确性，为后续的立体视觉或者三维重建提供基础支持。在本章中，我们将会介绍摄像头标定的基础知识和OpenCV中的相关函数。

### 2.1 什么是摄像头标定

摄像头标定是确定相机内部参数的过程，其中包括焦距、主点位置以及畸变系数等参数。这些参数对于准确的图像处理和分析非常关键。在摄像头标定中，我们会使用已知的标定板或者标定物体来获取图像信息，然后通过数学模型来拟合相机参数。

### 2.2 标定参数的理解与含义

标定过程会得到一组相机内参和畸变参数，它们的含义如下：
- 焦距(fx, fy)：表示相机在水平和垂直方向上的焦距，单位为像素
- 主点位置(cx, cy)：表示图像上的光学中心，也就是投影的点在图像平面上的坐标
- 畸变参数(k1, k2, p1, p2, k3)：描述了相机镜头的畸变特性

### 2.3 标定过程的基本步骤

摄像头标定的一般步骤如下：
1. 准备标定板或者标定物体：建议使用棋盘格或者特定的标定物体
2. 拍摄图像：使用不同的角度和位置拍摄标定板或者标定物体的图像
3. 提取图像角点：通过图像处理算法自动识别标定板或者标定物体的角点
4. 计算相机参数：利用提取的角点和已知的空间坐标，使用标定算法计算相机参数
5. 评估标定结果：对比真实世界的空间坐标和标定结果的投影坐标，评估标定的准确性

### 2.4 OpenCV中的摄像头标定函数介绍

在OpenCV中，摄像头标定的相关函数主要集中在`calib3d`模块中，其中包括标定板检测、标定参数计算等功能。常用的函数如下：
- `findChessboardCorners`：用于检测棋盘格角点
- `calibrateCamera`：用于计算相机内参和畸变参数
- `undistort`：用于去畸变
- `drawChessboardCorners`：用于在图像上绘制棋盘格角点

### 第三章：摄像头标定的实际应用

摄像头标定是计算机视觉领域中的重要技术之一，它可以帮助我们准确地获得摄像头的内参和畸变参数，从而在后续的立体视觉处理中得到精确的三维信息。本章将介绍摄像头标定的实际应用过程和相关技术细节。

#### 3.1 标定相机内参和畸变参数

摄像头标定的首要目标是获取相机的内参和畸变参数。相机的内参包括焦距、主点坐标以及像素比例因子等信息，而畸变参数则描述了相机镜头对图像产生的畸变效应。在OpenCV中，我们通常使用`cv2.calibrateCamera()`函数来完成这一步骤。

import numpy as np
import cv2
import glob

# 准备棋盘格角点的实际世界坐标
objp = np.zeros((6*8,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgr