opencv相机标定完整代码解析

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"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。