使用OpenCV进行相机标定的步骤解析

"OpenCV相机标定程序121" OpenCV相机标定是计算机视觉领域中的一个重要步骤，它用于获取相机的内在参数和外在参数，以便校正图像畸变并进行三维重建或物体定位。这段代码是一个使用OpenCV库进行相机标定的简单示例。以下是关键知识点的详细说明： 1. **相机标定**：相机标定是确定相机内参（如焦距、主点坐标）和外参（旋转矩阵和 translation 向量）的过程，目的是消除由非理想镜头引起的图像畸变，同时获取相机在世界坐标系中的位置和姿态。 2. **棋盘格图案**：通常使用棋盘格图案作为标定对象，因为它们提供了已知的二维几何结构。在这个例子中，棋盘格的尺寸是 `ChessBoardSize_w`（宽度10）和 `ChessBoardSize_h`（高度7），总点数为 `NPoints`。 3. **图像尺寸**：`image_width` 和 `image_height` 分别表示输入图像的宽度和高度，这里是1296像素和966像素。 4. **CvSizeChessBoardSize**：定义了一个 `CvSize` 结构体，用于存储棋盘格的尺寸。 5. **图像序列**：`NImages` 表示用于标定的图像数量，这里是15张。每张图像的名称以 "01.bmp" 开始，按顺序递增。 6. **单位转换**：`SquareWidth` 是棋盘格每个方格的宽度，这里设置为25毫米。这用于将检测到的棋盘格角点坐标从像素坐标转换为真实世界的毫米坐标。 7. **数据结构**： - `Corners3D`：存储3D对象点的矩阵。 - `intrinsics` 和 `distortion_coeff`：分别代表相机的内参矩阵和畸变系数矩阵，包括镜头的径向畸变和切向畸变。 - `rotation_vectors` 和 `translation_vectors`：表示每个图像对应的相机旋转和平移向量，即外参。 - `object_points`：存储棋盘格的3D点坐标。 - `point_counts`：记录每张图像上检测到的特征点数。 - `image_points` 和 `image_points2`：存储2D图像上的特征点坐标，`image_points2` 通常用于存储校正后的点坐标。 8. **函数`InitCorners3D`**：这个函数可能用于初始化3D棋盘格角点的矩阵，但具体实现未给出。 9. **主函数`main`**：这是程序的入口点，通常包括读取图像、检测棋盘格角点、执行标定算法、存储结果等步骤。在这个示例中，`current_frame_rg` 可能是一个指向当前图像的指针，但完整的代码没有显示出来，所以无法详细解析这部分。 在实际应用中，OpenCV 提供了 `cv::calibrateCamera()` 函数来执行相机标定，该函数需要输入检测到的2D图像点和对应的3D点，然后计算出内参和外参。完整的标定过程包括图像预处理、角点检测、标定方程求解等步骤。这个简化的示例代码只是给出了一个基础的框架，实际操作时需要填充更多的细节。