OPENCV摄像机标定程序详解

"基于OpenCV的摄像机标定程序代码" 在计算机视觉领域，摄像机标定是一项重要的任务，它涉及到获取相机内参和外参的过程，以便对图像进行校正，消除镜头畸变，提高图像质量。OpenCV库提供了一系列的函数来支持这一过程。以下是对给定代码部分的详细解释： 1. **图片的加载**：在程序开始时，首先需要加载用于标定的多张带有棋盘格的图像。这些图像通常包含了不同角度和位置的棋盘格图案，以供算法分析。 2. **角点的检测**：OpenCV提供了`goodFeaturesToTrack`或`findChessboardCorners`等函数来检测棋盘格的角点。这些角点是标定过程中的关键特征点，用于计算相机的内参和外参。 3. **提取角点精确坐标**：找到粗略的角点后，通常会使用`cornerSubPix`函数来进一步细化角点的坐标，提高精度，这对于后续的参数求解至关重要。 4. **参数求解**：利用`calibrateCamera`函数，输入已知的棋盘格尺寸（`ChessBoardSize_w`和`ChessBoardSize_h`）、角点坐标（`object_points`和`image_points`）以及图像的像素尺寸（`width_pixel`和`height_pixel`），来求解相机的内在参数矩阵（`intrinsic_matrix`）、畸变系数（`distortion_coeffs`）、旋转向量（`rotation_vectors`）和平移向量（`translation_vectors`）。 5. **利用参数对图像进行矫正**：一旦得到这些参数，就可以通过`undistort`函数将原始图像矫正，消除镜头畸变，使得图像的几何形状更接近真实世界。 在给定的代码中，可以看到用于处理这些步骤的数据结构，如`CvMat`，这是一个古老的OpenCV数据结构，用来表示矩阵。`intrinsic_matrix`和`distortion_coeffs`分别存储了相机的内参和畸变系数，而`rotation_vectors`和`translation_vectors`则包含了相机的外参。`object_points`和`image_points`分别表示棋盘格在世界坐标系和图像坐标系中的点集。 此外，程序还使用了一些辅助变量，如`NImages`表示用于标定的图像数量，`NPoints`存储每个图像的角点总数，`SquareSize`是棋盘格的物理尺寸，`corner_counter`用于跟踪每个图像中找到的角点数量，`grayimage`、`srcimage`和`result_image`分别代表灰度图像、原图像和矫正后的图像。 总体来说，这个程序实现了摄像机标定的基本流程，对于理解和实践OpenCV的摄像机标定功能非常有帮助。在实际应用中，用户可以根据自己的需求调整代码，例如添加图像预处理步骤，或者调整棋盘格的大小和配置，以适应不同的场景和硬件条件。