基于OpenCV的單目攝像機標定

本文CameraCalibrator類源代碼來自于OpenCV2 計算機視覺編程手冊(Robert Laganiere 著 張靜 譯)

強烈建議閱讀機器視覺學習筆記（4）——單目攝像機標定參數(shù)說明之后再閱讀本文

1.單目攝像機標定目的

單目攝像機標定的目的就是使攝像機實際狀態(tài)無限接近理論推導的理想狀態(tài)。單目攝像機標定最終將確定9個參數(shù)，攝像機內(nèi)參數(shù)有4個，透鏡畸變參數(shù)5個。

2.單目攝像機標定流程

制作標定板
使用攝像機拍攝不同角度的標定板
將照片放置于預設(shè)的文件夾中
編寫程序計算攝像機內(nèi)參數(shù)和透鏡畸變參數(shù)
保存9個參數(shù)

3.關(guān)鍵源代碼說明

3.1bool findChessboardCorners((InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners)

Finds the positions of internal corners of the chessboard.
(尋找棋盤格標定板的角點)
三個參數(shù)依次代表輸入圖像，角點數(shù)目，存儲角點的變量
檢測到角點以后，常常需要用void drawChessboardCorners()函數(shù)將其畫出來
如果找到的角點數(shù)目和輸入的角點數(shù)目相同，就會用彩色圓圈畫出角點，否則只用紅色圓圈畫出角點
示例程序如下：

void test()
{
vector imageCorners;
Size boardSize(9, 6);
Mat image = imread("left01.jpg");
bool found = findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);
//繪制角點
drawChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, found);
namedWindow("test");
imshow("test", image);//角點如未全部檢測出來只是紅色圓圈畫出角點
waitKey();
}

3.2Class CameraCalibrator
class CameraCalibrator{

//輸入點
std::vector objectPoints;//世界坐標系下的點
std::vector imagePoints;//像素坐標系下的點
//輸出矩陣
cv::Mat cameraMatrix;//攝像機內(nèi)參數(shù)矩陣
cv::Mat distCoeffs;//透鏡畸變系數(shù)矩陣
//標定方式
int flag;
//用于圖像去畸變
cv::Mat map1,map2;
bool mustInitUndistort;