OpenCV相机标定代码分享

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"这是一段基于OpenCV的相机标定的C++源代码,用于演示如何使用OpenCV库进行相机参数校正。代码未经过调试,适用于了解OpenCV相机标定的基本步骤和数据结构。" 在计算机视觉领域,相机标定是获取相机内参和外参的关键过程,它能帮助我们纠正图像中的透视变形、鱼眼效应等,提高图像质量和后续处理的准确性。这段代码使用了OpenCV库,这是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉的开源库,包含了丰富的功能和算法。 代码中定义了一些关键变量和常量,如棋盘格的大小(ChessBoardSize_w和ChessBoardSize_h),像素尺寸(width_pixel和high_pixel),以及棋盘格每个方格的实际大小(SquareSize)。NImages表示用于标定的图像数量,NPoints是每张图像中检测到的角点数。`CvMat`对象用于存储不同的矩阵,例如intrinsic_matrix是内参矩阵,distortion_coeffs是畸变系数,rotation_vectors和translation_vectors分别代表旋转和平移向量。 `IplImage`是OpenCV中的一个图像数据结构,代码中的grayimage、srcimage和result_image分别用于存储灰度图像、原始彩色图像和结果图像。corners数组用于存储检测到的角点坐标,object_points和image_points分别用于存储世界坐标和图像坐标。 代码的核心部分包括角点检测(如`findcorner_result`),内参和外参的计算,以及可能的图像校正。OpenCV提供了`cv::calibrateCamera()`函数来进行相机标定,但这段代码没有直接调用这个函数,而是使用了较低级别的接口,可能需要自行实现整个流程。 在实际应用中,相机标定通常涉及以下步骤: 1. 检测棋盘格角点:使用`cv::findChessboardCorners()`函数。 2. 精确角点位置:使用`cv::cornerSubPix()`函数。 3. 计算内参和外参:调用`cv::calibrateCamera()`,传入所有图像上的角点坐标和棋盘格大小。 4. 应用校正:使用得到的内参和外参,可以对新图像进行校正,消除畸变。 这段代码是学习OpenCV相机标定的一个起点,但它并未完成全部功能,需要进一步完善和调试才能在实际项目中使用。为了实现完整的相机标定流程,还需要添加图像读取、角点检测、角点精确定位、标定计算以及结果展示等相关代码。