VC6.0环境下opencv摄像机标定实战教程

本篇文档是关于在Visual C++ 6.0环境中使用OpenCV进行摄像机标定的程序。该程序基于张正友的标定方法，主要用于检测和计算摄像头的内参数和畸变系数，以便于在计算机视觉应用中校准图像。以下是一些关键知识点的详细解析： 1. **程序结构与导入库**： 开始部分，程序导入了必要的库函数，如stdio.h、cv.h、highgui.h、stdlib.h，分别用于基本输入输出、OpenCV的核心函数以及内存管理。 2. **函数定义**： 函数`PrintMat`用于打印矩阵内容，可以保存到文件或直接显示。这对于调试和理解内部数据很有帮助。 3. **主函数main**： 主函数初始化了一些变量，如角点计数器（corner_counter）、临时点数组（temppoints）、二维浮点角点数组（corners）等。还定义了摄像头的棋盘尺寸（ChessBoardSize_w和ChessBoardSize_h）、像素尺寸（width_pixel和height_pixel）、棋盘格子大小（SquareSize）、预期拍摄的图像数量（NImages）。 4. **图像处理变量**： 定义了灰度图像（grayimage）、源图像（srcimage）和结果图像（result_image），以及用于存储内参矩阵（intrinsic_matrix）、畸变系数（distortion_coeffs）、旋转向量（rotation_vectors）和平移向量（translation_vectors）的CvMat对象。 5. **标定过程**： 使用OpenCV提供的函数，如findChessboardCorners来寻找棋盘角点。找到角点后，程序会进行多次拍摄（NImages次）并计算每个图像中的角点位置，这些位置存储在image_points中。通过多次拍摄的点集合，程序估计内参矩阵、畸变系数以及可能的旋转和平移变换。 6. **矩阵操作**： 使用临时矩阵（temp_matrix, rotation_matrix, translation_matrix）对相机内参和畸变进行处理。这通常涉及到卡尔曼滤波或其他优化算法来提高标定精度。 7. **变量和数据结构**： 如`points_counts`用于记录每张图像找到的角点数，`object_points`存储棋盘格的几何坐标，`image_points`存储在实际图像中找到的角点坐标。 8. **CvSize ChessBoardSize和image_pixel**： 分别表示棋盘的实际尺寸和目标图像的像素尺寸，这两个值对于标定过程至关重要，因为它们确定了摄像机在空间中的相对位置和分辨率。 9. **结论**： 这个程序展示了如何在VC6.0环境下使用OpenCV进行摄像机标定，这对于许多计算机视觉项目（如机器视觉、三维重建等）来说是一项基础任务。通过逐步实现张正友标定法，开发者能够确保摄像机与计算机之间的正确通信，并利用这些参数纠正图像中的畸变，提升后续处理的准确性和效率。