单目摄像机标定流程与代码实现

摄像机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它涉及到通过一组已知特征（如棋盘格）在实际世界坐标系中确定相机的内部参数和外部参数的过程。在提供的代码片段中，我们看到一个名为`CimageProcessDlg`类的成员函数`OnBnClickedButton23()`，这是Windows对话框中的一个按钮点击事件处理器。这个函数的主要任务是执行单目摄像机的标定过程。 首先，函数打开两个文件流，一个是输入图像文件列表（`imageDatalist_right.txt`），用于读取用于标定的图像；另一个是输出文件（`calibration_result_right.txt`），用于保存标定的结果。这表明该程序采用的是自定义文件名列表驱动的标定方法，而不是固定的摄像头序列。 在程序的主体部分，通过循环逐行读取图像文件名，并使用`imread`函数加载图像。在读取第一张图片时，获取了图像的宽度和高度，这对于后续的图像处理非常重要，因为它们决定了标定板在图像中的大小和位置。 关键的标定步骤在于`findChessboardCorners`函数的调用。这个函数是OpenCV中的一个功能，专门用来寻找棋盘格图案（一种常用的二维特征图案）。如果在当前图像中找到了棋盘格的角点，`findChessboardCorners`会返回一个包含这些角点的向量。在找到角点后，程序可能会进一步对这些角点进行亚像素精确化，以提高精度，通常使用的方法有RANSAC（随机样本一致性）或Lucas-Kanade算法。 标定过程通常包括以下步骤： 1. **图像采集**：收集带有标定板的图像，标定板上的特征点（如角点）均匀分布。 2. **角点检测**：使用`findChessboardCorners`或其他特征检测算法识别标定板上的角点。 3. **匹配**：确保找到的角点对应于预期的网格布局。 4. **内参数估计**：利用检测到的角点，通过解析几何方法估计相机的内参数，如焦距、主点等。 5. **外参数估计**：如果有多张图像，可以通过基于特征匹配的方法估计相机相对于各图像的位姿。 6. **参数优化**：可能使用最小二乘法或其他优化技术调整估计参数以提高精度。 在代码片段中，角点被存储在`image_points_buf`向量中，而所有帧的角点集合存储在`image_points_seq`中。标定完成后，最终的内参和外参将在`calibration_result_right.txt`文件中以适当的形式（如Matlab的`.mat`文件或XML格式）记录下来，供后续的图像处理和三维重建等应用使用。 这段代码提供了单目摄像机标定的一个基本框架，展示了如何通过图像处理和特征检测来估计摄像头的参数，这对于许多计算机视觉和机器人技术中的应用至关重要。