opencv相机标定完整代码解析
1星 需积分: 45 176 浏览量
更新于2024-09-08
6
收藏 11KB TXT 举报
"这篇资源提供了一个使用OpenCV进行相机标定的完整代码示例,包含了重投影误差计算和二维点到三维点的反算过程。适用于理解和实践OpenCV的相机标定技术。"
在计算机视觉领域,相机标定是至关重要的一步,它允许我们校正镜头畸变并获取相机的内参和外参。OpenCV库提供了丰富的功能来支持这一过程。这篇资源提供的代码详细展示了如何使用OpenCV进行相机标定。
首先,我们看到代码引入了必要的OpenCV库,如`core`, `imgproc`, `calib3d` 和 `highgui`,这些都是进行相机标定和图像处理所需的基本模块。`calib3d`库包含相机标定相关的函数。
代码中的常量定义了标定过程的一些参数,例如图像的宽度和高度(`imageWidth`和`imageHeight`)、棋盘格的大小(`boardWidth`和`boardHeight`)、角点总数(`boardCorner`)、需要采集的图像数量(`frameNumber`)以及棋盘格方块的实际尺寸(`squareSize`)。`Size(boardWidth, boardHeight)`用于创建一个表示棋盘格大小的结构。
`intrinsic`和`distortion_coeff`变量分别用于存储相机的内参矩阵和畸变系数。`rvecs`和`tvecs`则用来保存每张图像对应的旋转和平移向量,这些是在标定过程中计算出来的外参。`corners`和`objRealPoint`分别存储了检测到的二维角点和对应的真实三维点。
`calRealPoint`函数看起来是用来生成棋盘格的三维点坐标,这对于标定过程是必要的,因为我们需要知道每个在棋盘格上的角点在真实世界中的位置。这个函数接收棋盘格的尺寸、图像数量、方块尺寸作为输入,并生成对应的三维点坐标。
整个标定过程通常包括以下步骤:
1. 捕获一系列包含棋盘格的图像。
2. 在每张图像中检测并定位棋盘格的角点。
3. 使用`calibrateCamera()`函数计算相机的内参和外参。
4. 计算重投影误差,评估标定质量。
5. 可选地,可以使用`undistort()`函数去除图像的畸变。
通过这个完整的代码示例,开发者可以学习如何在实际项目中实现相机标定,从而提高计算机视觉应用的精度,例如在自动驾驶、机器人导航或3D重建等场景。
2015-08-20 上传
2022-09-24 上传
2023-08-26 上传
2018-06-02 上传
2023-09-29 上传
2014-06-06 上传
2014-04-03 上传
Cooper__zhang
- 粉丝: 42
- 资源: 5
最新资源
- 单片机MCS-51系列指令快速记忆法
- S2410核心板原理图
- A planar four-port channel drop filter in the three-dimensional woodpile photonic crystal
- 计算机视觉方面的一些内容
- 交通灯控制器的VHDL设计
- 2009年软件设计师下午题预测题
- PLSQL中的多进程通信技术.doc
- 物流管理系统之毕业设计
- 一元多项式的基本运算
- 毕业设计大礼包直流电动机控制系统 声控小车
- Matlab图形用户界面编程_中文参考手册
- C#简明教程(简单明了,适合初学者)
- 2006年考研英语真题
- GDB完全手册-很简单的
- 《C++Template》(侯捷)
- ActionScript_3.0_Cookbook_中文版