"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。
//#include <opencv2/opencv.hpp>
//#include <highgui.hpp>
//#include "cv.h"
//#include <cv.hpp>
//#include <iostream>
//#include <tchar.h>
//#include "atlstr.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv;
const int imageWidth = 1600; //摄像头的分辨率
const int imageHeight = 1200;
const int boardWidth = 7; //横向的角点数目
const int boardHeight = 7; //纵向的角点数据
const int boardCorner = boardWidth * boardHeight; //总的角点数据
const int frameNumber =13; //相机标定时需要采用的图像帧数
const int squareSize = 20; //标定板黑白格子的大小 单位mm
const Size boardSize = Size(boardWidth, boardHeight); //
Mat intrinsic; //相机内参数
Mat distortion_coeff; //相机畸变参数
vector<Mat> tvecs; //平移向量
vector<vector<Point2f>> corners; //各个图像找到的角点的集合 和objRealPoint 一一对应
vector<vector<Point3f>> objRealPoint; //各副图像的角点的实际物理坐标集合
vector<Point2f> corner; //某一副图像找到的角点
Mat rgbImage, grayImage;
/*计算标定板上模块的实际物理坐标*/
void calRealPoint(vector<vector<Point3f>>& obj, int boardwidth, int boardheight, int imgNumber, int squaresize)
{
// Mat imgpoint(boardheight, boardwidth, CV_32FC3,Scalar(0,0,0));
vector<Point3f> imgpoint;
for (int rowIndex = 0; rowIndex < boardheight; rowIndex++)
{
for (int colIndex = 0; colIndex < boardwidth; colIndex++)
{
// imgpoint.at<Vec3f>(rowIndex, colIndex) = Vec3f(rowIndex * squaresize, colIndex*squaresize, 0);
imgpoint.push_back(Point3f(colIndex * squaresize, rowIndex * squaresize, 0));
}
}
for (int imgIndex = 0; imgIndex < imgNumber; imgIndex++)
{
obj.push_back(imgpoint);
}
}
/*设置相机的初始参数 也可以不估计*/
剩余11页未读,继续阅读
- 粉丝: 42
- 资源: 5
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- C++标准程序库:权威指南
- Java解惑:奇数判断误区与改进方法
- C++编程必读:20种设计模式详解与实战
- LM3S8962微控制器数据手册
- 51单片机C语言实战教程:从入门到精通
- Spring3.0权威指南:JavaEE6实战
- Win32多线程程序设计详解
- Lucene2.9.1开发全攻略:从环境配置到索引创建
- 内存虚拟硬盘技术:提升电脑速度的秘密武器
- Java操作数据库:保存与显示图片到数据库及页面
- ISO14001:2004环境管理体系要求详解
- ShopExV4.8二次开发详解
- 企业形象与产品推广一站式网站建设技术方案揭秘
- Shopex二次开发:触发器与控制器重定向技术详解
- FPGA开发实战指南:创新设计与进阶技巧
- ShopExV4.8二次开发入门:解决升级问题与功能扩展