使用OpenCV进行单目摄像机标定教程

"这篇资源是关于使用OpenCV进行单目摄像机标定的教程，提供了相关的C++代码示例。" 在计算机视觉领域，摄像机标定是一项关键任务，它用于确定摄像机的内在参数（如焦距、主点位置）和外在参数（如旋转和平移矩阵），从而纠正图像的几何失真并获取真实世界坐标与像素坐标之间的转换关系。OpenCV库提供了一套完整的功能来支持这个过程，尤其是对于单目摄像机的标定。 在提供的代码片段中，可以看到以下几个主要部分： 1. 引入必要的OpenCV头文件：`<opencv2/opencv.hpp>`、`<opencv2/highgui/highgui.hpp>`和`<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>`，这些头文件包含了标定所需的所有函数和类。 2. 定义常量和变量： - `numBoards`：表示用于标定的棋盘格图片数量。 - `board_w` 和 `board_h`：定义了棋盘格的宽度和高度（行数和列数），这里是8x6的标准棋盘。 - `board_n`：棋盘格中的总角点数，等于 `board_w * board_h`。 - `objectPoints` 和 `imagePoints`：分别存储棋盘格在世界坐标系和图像坐标系中的点集。 - `corners`：存储检测到的棋盘格角点。 - `img`, `gray`：存储原始图像和灰度图像。 3. 初始化棋盘格的3D点集： - 在一个循环中，创建了一个表示棋盘格每个角点的3D向量，坐标以毫米为单位。 4. 图像处理： - 读取图片，并检查是否为空。 - 将图像转换为灰度图，这对于角点检测通常更有效。 - 使用`findChessboardCorners()`函数检测棋盘格角点，该函数返回一个布尔值，表示是否成功找到棋盘格。 5. 循环遍历所有用于标定的图片： - 检索每个图片的棋盘格角点，然后将这些点添加到对应的点集。 - 通过这种方式，我们可以积累多张图片的角点信息，这对于计算摄像机参数至关重要。 在实际应用中，摄像机标定通常包括以下步骤： - 捕获一系列包含已知几何形状（如棋盘格）的图像。 - 在每个图像中检测并标记特征点（如棋盘格的角点）。 - 计算内参和外参，这涉及到解决一组线性方程来最小化误差。 - 使用计算出的参数校正图像，消除镜头的几何失真。 在OpenCV中，可以使用`calibrateCamera()`函数来执行这个过程。一旦标定完成，可以使用校正矩阵来纠正新的图像，或者用这些参数进行深度估计、三维重建等高级计算机视觉任务。 这个资源提供了实现OpenCV单目摄像机标定的基础代码框架，对于理解和实践摄像机标定流程非常有帮助。如果你在使用过程中遇到问题，可以通过描述中提到的方式寻求帮助。