OpenCV实现单目摄像机标定详解

本文档主要介绍了如何使用OpenCV库进行单目摄像机的标定过程，包括标定的目的、步骤以及关键的源代码解析。 基于OpenCV的单目摄像机标定是计算机视觉领域中的一个重要环节，它旨在消除由于相机硬件不完善和镜头畸变等因素导致的图像失真，从而提高图像处理和分析的精度。通过标定，可以得到摄像机的内参和外参，这对于进行三维重建、物体跟踪、自动驾驶等应用至关重要。 1. 单目摄像机标定目的 摄像机标定的目标是使实际的成像效果与理想状态尽可能一致。在单目摄像机标定中，主要确定9个参数，其中4个是摄像机内参数（焦距、主点坐标和像素尺寸），5个是透镜畸变系数（径向畸变和切向畸变）。这些参数的获取对于纠正由镜头和相机结构引起的图像扭曲至关重要。 2. 单目摄像机标定流程 - **制作标定板**：通常使用棋盘格图案作为标定板，因为其角点易于识别且分布均匀。 - **拍摄不同角度的标定板图像**：使用摄像机从多个角度和位置对标定板进行拍照，确保覆盖各种可能的视场角。 - **组织图片**：将拍摄的图像存放在一个已知目录下，方便后续处理。 - **计算参数**：编写程序来自动检测棋盘格角点，然后利用OpenCV提供的函数进行摄像机标定，计算出内参和畸变参数。 - **保存参数**：将计算得到的9个参数保存，供后续图像处理使用。 3. 关键源代码说明 在OpenCV中，`findChessboardCorners()`函数是用于检测棋盘格角点的关键函数。它接受三个参数：输入图像、棋盘格的大小（行数和列数）以及用于存储检测到角点的输出数组。当找到的角点数量与预期相符时，`drawChessboardCorners()`函数可以用来可视化这些角点，用彩色圆圈表示成功检测，否则仅用红色圆圈表示未完全检测到的角点。 以下是一个简单的示例代码片段，展示了如何调用这些函数： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> int main() { std::vector<cv::Point2f> imageCorners; cv::Size boardSize(9, 6); // 棋盘格的行数和列数 cv::Mat image = cv::imread("calibration_image.jpg"); // 加载图像 if (image.empty()) { std::cout << "无法加载图像" << std::endl; return -1; } bool found = cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners); if (found) { cv::cornerSubPix(image, imageCorners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1)); cv::drawChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, found); cv::imshow("Chessboard Corners", image); cv::waitKey(); } else { std::cout << "未找到棋盘格角点" << std::endl; } return 0; } ``` 这段代码首先读取图像，然后尝试找到棋盘格的角点。如果找到角点，它会使用`cornerSubPix()`细化角点位置，并通过`drawChessboardCorners()`在图像上显示检测结果。最后，图像会在窗口中显示，用户可以按任意键关闭窗口。 总结起来，OpenCV的单目摄像机标定是一个涉及图像处理、几何变换和数学优化的过程。通过准确标定，可以提高后续计算机视觉任务的准确性，比如目标检测、追踪和三维重建等。这个过程通常包括制作和使用标定板、捕获多视角图像、检测角点、计算参数以及保存和应用这些参数。在实际应用中，开发者需要根据具体需求调整标定流程和参数，以达到最佳的校正效果。