OpenCV实现张正友摄像机标定教程：角点检测与校准

本篇文档主要介绍了一个基于张正友摄像机标定法的OpenCV（Open Source Computer Vision Library）程序。该程序的核心目标是通过摄像头采集多幅图像，并在这些图像中检测并提取角点，进而进行摄像机的内部参数校准。张正友方法通常用于计算机视觉中的相机标定，这是一种估计相机内参数的过程，包括焦距、主点坐标等，以便后续进行图像校正和三维重建。 程序首先包含了必要的OpenCV库，如core, imgproc, calib3d, 和 highgui，这些库提供了一系列处理图像和摄像机标定的函数。接下来，定义了几个常量，如DETECTION表示初始状态（等待图像获取），CAPTURING表示正在捕获图像，CALIBRATED表示已完成标定。图像数量设置为10，图像尺寸和定标板的尺寸分别为9x6个角点。 `vector<Point2f>`类型的`corners`变量用于存储每一幅图像上检测到的角点，而`corners_Seq`则用来保存所有帧中检测到的角点序列。程序还创建了一个名为"calibration_result.txt"的ofstream对象，用于将标定结果保存到文本文件中。 在`main`函数中，首先检查视频捕获设备（假设为默认的摄像头1）是否成功打开，并设置了预设的图像宽度和高度。如果无法打开，程序会输出错误信息并退出。随后，创建一个窗口"Calibration"，提示用户按'g'键开始图像采集过程。 当进入`DETECTION`模式时，程序进入一个循环，不断从摄像头读取图像，然后使用OpenCV的图像处理功能（具体未在给出的部分代码中展示）来检测角点。这个过程可能涉及到特征检测算法，如SIFT、SURF或ORB，或者利用OpenCV内置的角点检测函数，如goodFeaturesToTrack或findChessboardCorners，寻找棋盘格状的定标板上的角点。 在检测到角点后，程序会执行亚像素精确化，这有助于提高角点定位的精度，对于标定结果的准确性至关重要。检测到的角点被存储在`corners`中，并累积在`corners_Seq`列表中，以便后续进行多视图分析和标定计算。 当收集到足够数量的图像和角点后，程序会进入标定阶段，利用这些数据估计相机的内外参数，这通常涉及一系列复杂的数学运算，包括线性代数和最小二乘优化。一旦标定完成，程序会将结果写入到"calibration_result.txt"文件中，并可能转换为可供其他应用使用的内参矩阵（如`Mat`类型）。 总结来说，这篇基于张正友摄像机标定法的OpenCV程序是一个基础示例，展示了如何使用OpenCV工具包从摄像头采集图像，检测并精确定位角点，然后进行摄像机标定，最终实现图像的矫正和三维重建。这个过程是计算机视觉和机器学习中广泛应用的关键技术之一。