OpenCV实现双目相机标定

本文主要探讨了相机标定的过程，特别是针对单目和双目相机的标定技术。其中，双目标定的实现是通过引用OpenCV库中的相关头文件进行的，包括`opencv2/calib3d/calib3d.hpp`、`opencv2/highgui/highgui.hpp`和`opencv2/imgproc/imgproc.hpp`等。提供的代码片段是一个名为`StereoCalib`的函数，用于执行双目标定。 在相机标定中，我们首先需要理解几个关键概念： 1. **相机模型**：相机模型描述了真实世界与相机捕捉到的图像之间的关系。常见的相机模型有针孔相机模型，它假设光线通过一个针孔（即镜头）并在图像平面上形成投影。 2. **标定板**：标定通常使用一个带有已知几何形状（如棋盘格）的物体，这个物体称为标定板。标定板的角点在三维空间中的位置是已知的，可以用来计算相机的内参和外参。 3. **内参数**：相机内参数包括焦距、主点坐标和畸变系数。焦距是指镜头中心到图像传感器平面的距离，主点是图像坐标系的原点，畸变系数则用于校正镜头产生的像差。 4. **外参数**：外参数描述了相机相对于标定板的位置和方向，包括旋转和平移矩阵。 5. **特征检测与匹配**：在图像中检测出标定板的角点，通常是使用角点检测算法，如Harris角点检测或 Shi-Tomasi 角点检测。这些角点在两个不同视角的图像中都需要被检测出来，以便进行匹配。 6. **立体视觉**：双目标定的目标是确定两个相机之间的相对位置和姿态，以及它们各自的内参数，以实现立体匹配，进而获取深度信息。 在给出的`StereoCalib`函数中，可以看到它接受图像列表、棋盘格大小、是否使用已标定的相机参数以及是否显示校正后的图像作为输入。函数首先检查图像列表是否包含偶数数量的图像（因为双目标定需要两台相机的图像对）。接着，它会为每对图像创建存储角点的向量，并计算相机的内参数和外参数。在实际应用中，`calibrateCamera`函数会被调用来进行这一过程。 7. **OpenCV的`calibrateCamera`函数**：这是OpenCV中用于相机标定的核心函数，它接收图像上的特征点、真实世界点以及图像尺寸等信息，输出内参矩阵、失真系数、旋转和平移矩阵。 8. **校正图像**：一旦标定完成，可以使用`initUndistortRectifyMap`和`remap`函数来校正由于镜头畸变引起的图像失真。 9. **立体匹配**：在双目标定完成后，可以使用立体匹配算法（如SGBM或BM算法）来计算像素级别的深度信息。 10. **应用场景**：相机标定技术广泛应用于自动驾驶、机器人导航、3D重建、虚拟现实等领域，它能够帮助系统更准确地理解和解析周围环境。 单目和双目标定是计算机视觉中的基础步骤，对于获取真实世界的几何信息至关重要。通过理解并实施这些标定方法，我们可以提高图像处理和3D视觉系统的精度和可靠性。