OpenCV实践：张正友标定法详解与相机畸变矫正

"该资源主要介绍了如何使用OpenCV实现张正友相机标定法，包括标定图片的准备、角点检测与优化、标定方法的调用以及图像矫正的步骤。" 在计算机视觉领域，相机标定是一项基础且重要的任务，它旨在获取相机的内在和外在参数，以便校正图像畸变并准确地进行三维重建。张正友标定法是一种广泛应用的相机标定技术，通过该方法可以计算出相机的内参矩阵和畸变系数。 1. **标定图片的准备**： 标定过程需要一组在不同位置、角度和姿态下拍摄的标定图片，通常建议至少3张，但为了提高精度，10至20张更为理想。标定图片通常使用棋盘格图案，因为其特征明显且均匀分布，方便角点检测。图片中的棋盘格大小和角点数量需要记录，以便后续处理。 2. **角点检测与亚像素优化**： 使用OpenCV中的`findChessboardCorners`函数可以检测到棋盘格的角点。为了提高定位精度，通常会进行亚像素级优化，这可以通过`cornerSubPix`函数实现，它能进一步细化角点的位置。 3. **调用张正友标定法**： 标定过程中，OpenCV提供了`calibrateCamera`函数，输入包括角点的像素坐标和物理坐标，它会返回相机的内参矩阵`cameraMatrix`、畸变系数`distCoeffs`以及外参`rvecs`和`tvecs`。内参矩阵描述了相机的光学属性，畸变系数用于描述相机的径向和切向畸变。 4. **评价标定结果**： 通过重投影误差来评估标定质量，这是将已知三维点投影到校正后的图像和平原上的误差。 5. **图像矫正**： 有了内参和畸变系数，就可以使用`undistort`函数对任意输入图像进行畸变矫正，从而得到无畸变的图像，这对于后续的图像处理和计算机视觉任务至关重要。 在OpenCV实践中，代码通常包括以下几个关键部分： - 图片列表的加载 - 棋盘格角点的检测和优化 - `calibrateCamera`的调用 - 重投影误差的计算 - 使用`undistort`进行图像矫正 通过理解这些步骤，开发者可以有效地实现相机标定，并利用OpenCV提供的工具进行图像矫正，提升计算机视觉应用的准确性。