使用OpenCV进行双目标定的代码实现

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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。