OpenCV相机标定教程：张正友方法与源码解析

"这篇资料主要介绍了使用OpenCV进行相机标定的理论与实践，特别是张正友算法的应用。文中详细阐述了摄像机模型、坐标系转换以及摄像机标定的过程，包括传统的小孔模型和张正友算法。此外，还提到了畸变校正的相关公式和OpenCV中的实现细节。" 在机器视觉领域，摄像机标定是一个基础但至关重要的步骤，它涉及到将现实世界的三维空间坐标转换为二维图像坐标。OpenCV库提供了相机标定的工具和支持，使得开发者能够处理由于镜头畸变等因素导致的图像失真。 摄像机模型通常采用小孔成像模型，其中光心Oc、像面π、焦距f以及四个坐标系——世界坐标系Ow、摄像机坐标系Oc、图像物理坐标系O1（单位mm）和图像像素坐标系O（单位pix）构成了基本的成像框架。通过一系列坐标变换，可以将空间中的点P映射到图像上的点p。 张正友算法是一种广泛应用的摄像机标定方法，它基于多个不同角度拍摄的标定板图像，无需预先知道标定板的运动方式，就能估计出相机的内部参数（如相机矩阵A）和畸变系数。这种方法比自定标法精度更高，而且不需要高精度的外部定位设备。 畸变模型通常包括径向畸变、切线畸变和薄棱镜畸变，OpenCV中的函数通常只处理前两种，即k1、k2、p1和p2。更复杂的畸变模型可能还需要其他系数，但OpenCV默认不支持。 在实际应用中，标定的目标是得到视野平面上的像素与毫米的转换比例，以便对图像中的物体尺寸进行估算。然而，对于视野平面外的物体，仍需进行坐标转换。张正友算法的实施通常涉及计算图像坐标和理想图像坐标的差异，以求解畸变矫正的参数。 在提供的代码片段中，可以看到使用了OpenCV相关的头文件，这表明接下来可能会展示如何在C++程序中实现相机标定。实际的标定过程会涉及读取标定板图像、计算特征点、求解内参和畸变系数，并最终应用于图像校正。 OpenCV的摄像机标定功能结合张正友算法，为开发者提供了一种有效的方法来纠正图像畸变，提高机器视觉应用的准确性和可靠性。通过理解这些理论和实践，可以进一步提升图像处理和计算机视觉项目的效果。