使用OpenCV进行双目标定的代码实现
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更新于2024-09-10
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"本资源提供了一个双目标定的OpenCV程序，适用于已经配置好的OpenCV环境。代码可以直接运行，用户也可根据需求用新的图像进行双目标定。主要涉及到相机标定、图像角点检测以及三维重建等相关技术。"
在计算机视觉领域，双目标定（Stereo Calibration）是实现立体视觉系统的关键步骤，它涉及到两个或多个摄像头的参数估计，以便准确地计算出场景中的三维信息。OpenCV库提供了丰富的功能来支持这一过程。在这个程序中，我们可以看到以下几个关键知识点：
1. **相机内参矩阵**：`intrinsic_matrixL` 和 `intrinsic_matrixR` 分别代表左相机和右相机的内参矩阵。内参矩阵包含了焦距、主点坐标等信息，用于将像素坐标转换为相机坐标系中的点。
2. **畸变系数**：`distortion_coeffsL` 和 `distortion_coeffsR` 是相机的畸变系数向量，用于校正镜头产生的径向和切向畸变。
3. **旋转和平移矩阵**：`Rl` 和 `Tl` 表示左相机相对于世界坐标系的旋转和平移，`Rr` 和 `Tr` 对应右相机。这些矩阵在双目立体视觉中用于计算视差和深度信息。
4. **立体旋转和平移矩阵**：`steroR` 和 `steroT` 是左右相机之间的相对旋转和平移，它们是通过解算双目标定问题得到的。
5. **角点检测**：`CornerDetection` 函数用于检测棋盘格图案的角点，这是相机标定过程中的一个关键步骤。OpenCV 提供了 `findChessboardCorners` 函数来自动检测这种模式。
6. **对象点和图像点**：`object_pointsL` 和 `image_pointsL` 存储了棋盘格的三维对象点坐标和对应的二维图像点坐标，这些数据用于计算内参和外参。
7. **棋盘格大小**：`square_size` 定义了棋盘格中每个方格的大小，这对于计算实际距离至关重要。
8. **文件读取**：程序通过 `ifstream` 读取图像文件，这通常是从文件系统中加载图像的方式。
9. **矩阵运算库**：`cvutMatrix` 看似是自定义的矩阵类，用于进行矩阵运算，包括旋转和平移矩阵的计算。
整个双目标定过程通常包括以下步骤：
1. 图像采集：获取多张棋盘格图像。
2. 角点检测：检测并存储每张图像中的棋盘格角点。
3. 相机内参标定：使用角点信息和棋盘格的已知几何形状计算相机内参。
4. 外参计算：通过匹配左右图像的角点，计算相机间的相对位置（旋转和平移）。
5. 畸变校正：使用内参和畸变系数对图像进行校正。
6. 立体匹配：基于双目标定结果，计算像素间的视差，进而恢复三维信息。
这个OpenCV程序实现了上述步骤，为用户提供了一个可以直接运行的双目标定框架，可以用于校准和测试自己的立体视觉系统。
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2023-10-21 上传
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