OpenCV摄像头标定实战教程：8x8棋盘法详解

摄像头标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它用于确定摄像头的内部参数和外部参数，以便在不同环境下正确地将图像坐标转换到实际空间。在OpenCV（开源计算机视觉库）中，虽然官方文档可能没有提供完整的摄像头标定示例，但可以通过自定义实现来完成这一任务。以下是一个简化的摄像头标定过程： 1. **准备标定图**： 首先，你需要制作一个标准的棋盘图案，例如常见的8x6格或9x6格，这通常由黑白相间的正方形组成。使用A4纸或者其他适合打印的材料制作，并保持一定的拍摄距离以便于标定。 2. **拍摄数据**： 在不同的视角下，使用摄像头拍摄这个棋盘图案。至少需要30张到50张这样的图片，确保棋盘在图像中清晰可见且摆放位置各异，这样可以覆盖到标定所需的3D空间变化。 3. **提取特征**： 使用OpenCV的`findChessboardCorners`函数来检测图像中的棋盘角点。该函数会在图像中搜索标准棋盘格子的角点，并返回它们的位置。 4. **配准**： 对每张图片应用`calibrateCamera`函数，输入包括棋盘角点的坐标、图像尺寸以及相机的内参（焦距、光心等）。这个函数会根据这些信息估计相机的内参数矩阵和径向畸变系数。 5. **计算外参数**： 除了内参，还需要计算相机的外参数，即相对于已知坐标系的位置和姿态。这通常涉及到三视图几何或者更多视图的立体匹配。 6. **验证标定**： 通过使用标定后的参数，检查之前拍摄的图像是否得到了正确的恢复，比如重新投影棋盘格点并比较其在原始图像和恢复后的图像中的位置。 提供的链接中列出了OpenCV的一些实例，包括图像文件的读取、显示、边缘检测、轮廓分析、图像变换、视频处理、目标检测等基础操作，这些都是摄像头标定前后所需技能的一部分。例如，图像旋转与缩放、Hough线段检测和鼠标绘图等功能有助于在标定后对调整后的图像进行预处理和分析。 摄像头标定完成后，你可以将这些参数应用于新的图像或视频流，从而实现更准确的物体定位、图像校准或三维重建等计算机视觉任务。对于更高级的应用，如人脸识别、运动分析或机器视觉，标定结果都是不可或缺的基础。