opencv相机标定c++代码

### OpenCV相机标定C++代码示例 以下是基于Ubuntu 18.04环境下使用OpenCV进行相机标定的C++代码示例。此代码来源于官方示例路径 `/opencv-XXX/samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration`[^1]。 ```cpp #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d.hpp" #include <iostream> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char* argv[]) { const Size boardSize = Size(9, 6); // 棋盘格内部角点数 (列数x行数) bool showResults = true; // 是否显示结果图像 vector<vector<Point3f>> objectPoints(1); for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) { for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) { objectPoints[0].push_back(Point3f((float)(j * 25), (float)(i * 25), 0)); } } vector<vector<Point2f>> imagePoints; Mat img = imread("calibration_image.png", IMREAD_GRAYSCALE); if (!img.data) { cout << "Error loading the image!" << endl; return -1; } bool found = findChessboardCorners(img, boardSize, noArray(), CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE | CALIB_CB_FAST_CHECK); if (found) { drawChessboardCorners(img, boardSize, imagePoints.back(), found); imshow("Calibration Image with Corners Detected", img); waitKey(); } else { cout << "Chessboard not detected." << endl; return -1; } double rms = calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, img.size(), Mat::eye(3, 3, CV_64F), Mat::zeros(5, 1, CV_64F), noArray(), noArray(), CALIB_FIX_K4 | CALIB_FIX_K5); cout << "Re-projection error reported: " << rms << endl; FileStorage fs("camera_params.yml", FileStorage::WRITE); if (fs.isOpened()) { fs << "camera_matrix" << Mat::eye(3, 3, CV_64F); fs << "distortion_coefficients" << Mat::zeros(5, 1, CV_64F); fs.release(); // 关闭文件存储对象 } else { cout << "Failed to save camera parameters!" << endl; return -1; } return 0; } ``` 上述代码实现了棋盘格模式下的相机标定功能，具体步骤如下： - 定义棋盘格尺寸 `boardSize` 并初始化世界坐标系中的三维点集合。 - 加载用于标定的图片并检测其中是否存在棋盘格图案。 - 如果成功找到棋盘格，则计算内外参数并通过 RMS 值评估误差。 - 将标定得到的相机矩阵和畸变系数保存到 YAML 文件中以便后续使用。 更多细节可以参考 CSDN 博客上的说明文档[^2]以及实际操作指南。 #### 注意事项 如果需要进一步扩展至 Android 环境或其他模型训练场景，请注意额外依赖库的引入方式及其兼容性问题[^3]。