opencv 相机标定代码

OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，它包含了各种图像处理和计算机视觉的算法。相机标定是OpenCV中的一个重要组成部分，用于纠正相机拍摄时产生的图像畸变，提高图像质量和后续处理的准确性。在这个过程中，我们将深入探讨如何使用OpenCV进行相机标定，包括必要的理论背景、步骤以及代码实现。 我们需要理解相机标定的概念。相机标定是确定相机内在参数（如焦距、主点坐标）和外在参数（如旋转和平移矩阵）的过程。内在参数涉及相机镜头的光学特性，而外在参数则与相机相对于世界坐标系的位置和方向有关。标定通常使用棋盘格图案，通过识别并追踪其角点来完成。 OpenCV 提供了一个名为 `calibrateCamera()` 的函数来进行相机标定。该函数需要两个输入参数：一个是包含棋盘格图像的角点检测结果的二维向量，另一个是棋盘格的几何尺寸（行和列）。在实际操作中，我们需要先编写代码来检测并提取棋盘格角点，这通常通过 `findChessboardCorners()` 函数实现。 在代码实现中，每一步都会有详细的注释，帮助理解各个部分的作用。你需要加载标定图像，然后调用 `findChessboardCorners()` 检测角点。如果检测成功，可以使用 `cornerSubPix()` 进一步细化角点位置。接着，将这些角点存储在一个向量中，重复此过程直到处理完所有图像。调用 `calibrateCamera()` 函数进行标定，它会返回内在和外在参数矩阵。 畸变矫正则需要用到 `initUndistortRectifyMap()` 和 `remap()` 函数。前一个函数生成矫正映射，后者则根据这个映射对原始图像进行矫正。这个过程能有效地消除镜头畸变，如桶形畸变和枕形畸变。 为了运行这段代码，你需要准备一组标定图像，这些图像应该包含不同角度和距离下的棋盘格。文件名列表中的“相机标定”可能就是这一系列图像的集合。运行代码后，你可以得到一个标定矩阵和失真系数，以及用于畸变矫正的映射矩阵。 总结来说，OpenCV 中的相机标定是一个复杂但重要的过程，它通过数学模型校正相机的镜头畸变，提高图像质量。通过提供的代码和注释，你可以了解并实践这一过程，从而更好地理解和应用计算机视觉技术。在实际应用中，如自动驾驶、无人机导航或机器视觉检测等领域，相机标定都是必不可少的前期工作。