使用OpenCV进行广角摄像头畸变校正

"这篇文档是关于使用OpenCV进行广角摄像头标定的教程，目的是校正广角镜头的图像失真。" 在计算机视觉领域，摄像头的标定是一个关键步骤，特别是对于广角摄像头，由于其宽视角带来的透视失真和桶形畸变，使得图像的直线在边缘处可能会弯曲。OpenCV库提供了丰富的功能来处理这个问题，包括摄像头标定、畸变校正等。本教程将指导如何使用OpenCV进行广角摄像头的标定。 首先，我们需要创建一个棋盘格图案作为标定对象。通常，棋盘格由多个正方形排列组成，每个正方形的边长是已知的。函数`InitCorners3D`可能用于生成这些棋盘格的三维坐标，参数包括棋盘格大小(`CvSizeChessBoardSize`)、图片数量(`Nimages`)以及单个正方形的尺寸(`floatSquareSize`)。 接着，`makeChessBoard`函数可能是用来绘制或显示棋盘格的，确保它可以被摄像头捕获到，并且可以正确检测到角点。在OpenCV中，`cvFindChessboardCorners`函数用于检测图像中的棋盘格角点，该函数的原型在代码中被重定义为`myFindChessboardCorners`。它接受图像指针、棋盘格大小、存储检测到角点的数组、角点数量（可选）和标志（如自适应阈值）。 在检测到角点后，为了可视化和验证，`drawCorssMark`函数用于在图像上绘制十字标记。它接受目标图像和角点坐标，然后用绿色线条画出十字标记，便于用户确认角点检测的准确性。 在`main_loop`函数中，会调用上述的`myFindChessboardCorners`和`drawCorssMark`函数，循环处理输入的RGB图像，检测并标记棋盘格的角点。这个循环可能涉及图像预处理、角点匹配验证等多个步骤。 在OpenCV中，完成标定的过程通常包括： 1. 捕获多张包含棋盘格图案的图像。 2. 在每张图像中检测棋盘格的角点。 3. 将检测到的角点组合成一个角点列表。 4. 使用`cvCalibrateCamera`函数进行摄像头标定，得到内参矩阵和畸变系数。 5. 使用`cvUndistortPoints`或`cvInitUndistortRectifyMap`及`remap`函数进行图像的畸变校正。 通过上述步骤，我们可以对广角摄像头的图像进行有效的校正，使得图像中的直线在经过处理后能够恢复到理想状态，从而提高后续图像处理和分析的准确性。