但是我想要一份C++与Opencv的示例代码

<think>好的，用户之前让我提供了Python版的OpenCV双目相机标定代码，现在他想要C++的版本。我需要先回顾之前的对话，确保这次回答符合他的需求。用户已经知道两相机的内参，并且是同步拍摄的棋盘标定板，所以重点在于标定双目的外参，如R和T。 首先，我需要转换之前的Python代码到C++。C++和Python在OpenCV的使用上有一些不同，比如内存管理、数据结构的初始化等。需要注意的点包括： 1. **头文件引入**：C++需要包含必要的OpenCV头文件，比如opencv2/opencv.hpp和iostream等。 2. **数据结构初始化**：例如vector的初始化，C++中需要明确类型，比如vector<Point3f>和vector<Point2f>。 3. **文件读取**：C++中可以使用glob函数，但需要处理字符串路径，可能需要使用cv::glob。 4. **角点检测**：函数名和参数基本相同，但C++中需要传递变量的引用，并且处理布尔返回值。 5. **亚像素优化**：与Python类似，但参数可能需要调整，比如TermCriteria的设置。 6. **标定函数**：stereoCalibrate的参数顺序和Python可能有所不同，需要检查文档确认。 7. **输出结果**：C++中使用cout来输出结果，需要格式化输出矩阵。 8. **后续处理**：用户可能需要立体校正，所以添加stereoRectify和initUndistortRectifyMap的示例代码。 需要确保用户替换了内参矩阵和畸变系数，以及图像路径。同时，要提醒用户棋盘格参数的设置是否正确。此外，C++版本可能需要更多的内存管理和错误检查，比如确保左右图像数量一致，读取图像是否成功等。 可能用户在使用C++时更注重性能，或者项目需要集成到C++环境中。因此，代码需要简洁高效，注释清晰，关键步骤要有说明。还要注意C++中Mat的数据类型，比如CV_32F或CV_64F，避免类型不匹配导致的错误。 另外，用户可能需要验证标定结果，所以输出重投影误差、R、T等信息是必要的。最后的立体校正部分可以作为扩展，方便用户直接应用在后续的立体匹配或三维重建中。 最后，检查代码是否有语法错误，比如分号、括号匹配，以及是否正确使用命名空间cv。确保代码能够编译运行，避免低级错误。同时，提醒用户如果遇到问题，检查路径是否正确，内参是否正确输入，以及棋盘格是否被正确检测到。</think>以下是一个基于OpenCV C++的双目相机标定示例代码（已知内参，同步拍摄棋盘格图像）： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 棋盘格参数设置 Size boardSize(8, 6); // 内角点数量 (width, height) float squareSize = 0.025f; // 棋盘格物理尺寸（米） // 已知相机内参（替换为实际参数） Mat leftCameraMatrix = (Mat_<double>(3,3) << fx_left, 0, cx_left, 0, fy_left, cy_left, 0, 0, 1); Mat leftDistCoeffs = (Mat_<double>(5,1) << k1_left, k2_left, p1_left, p2_left, k3_left); Mat rightCameraMatrix = (Mat_<double>(3,3) << fx_right, 0, cx_right, 0, fy_right, cy_right, 0, 0, 1); Mat rightDistCoeffs = (Mat_<double>(5,1) << k1_right, k2_right, p1_right, p2_right, k3_right); // 准备图像路径（替换为实际路径） vector<string> leftImages, rightImages; glob("path/to/left/*.jpg", leftImages); glob("path/to/right/*.jpg", rightImages); if(leftImages.size() != rightImages.size()) { cerr << "左右图像数量不匹配！" << endl; return -1; } // 生成棋盘格三维坐标 vector<Point3f> objPoints; for(int i = 0; i < boardSize.height; ++i) for(int j = 0; j < boardSize.width; ++j) objPoints.push_back(Point3f(j*squareSize, i*squareSize, 0)); // 存储检测结果 vector<vector<Point3f>> objectPoints; vector<vector<Point2f>> leftImagePoints, rightImagePoints; // 角点检测参数 TermCriteria criteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.001); for(size_t i = 0; i < leftImages.size(); ++i) { Mat leftImg = imread(leftImages[i]); Mat rightImg = imread(rightImages[i]); if(leftImg.empty() || rightImg.empty()) { cerr << "无法读取图像: " << leftImages[i] << " 或 " << rightImages[i] << endl; continue; } Mat grayLeft, grayRight; cvtColor(leftImg, grayLeft, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(rightImg, grayRight, COLOR_BGR2GRAY); vector<Point2f> cornersLeft, cornersRight; bool foundLeft = findChessboardCorners(grayLeft, boardSize, cornersLeft); bool foundRight = findChessboardCorners(grayRight, boardSize, cornersRight); if(foundLeft && foundRight) { // 亚像素优化 cornerSubPix(grayLeft, cornersLeft, Size(11,11), Size(-1,-1), criteria); cornerSubPix(grayRight, cornersRight, Size(11,11), Size(-1,-1), criteria); // 保存数据 objectPoints.push_back(objPoints); leftImagePoints.push_back(cornersLeft); rightImagePoints.push_back(cornersRight); } } // 双目标定 Mat R, T, E, F; double rms = stereoCalibrate( objectPoints, leftImagePoints, rightImagePoints, leftCameraMatrix, leftDistCoeffs, rightCameraMatrix, rightDistCoeffs, grayLeft.size(), R, T, E, F, CALIB_FIX_INTRINSIC, criteria ); // 输出结果 cout << "标定结果：" << endl; cout << "重投影误差: " << rms << " 像素" << endl; cout << "旋转矩阵 R:\n" << R << endl; cout << "平移向量 T:\n" << T << endl; cout << "本质矩阵 E:\n" << E << endl; cout << "基础矩阵 F:\n" << F << endl; // 立体校正（可选） Mat R1, R2, P1, P2, Q; stereoRectify(leftCameraMatrix, leftDistCoeffs, rightCameraMatrix, rightDistCoeffs, grayLeft.size(), R, T, R1, R2, P1, P2, Q); // 生成校正映射 Mat leftMap1, leftMap2, rightMap1, rightMap2; initUndistortRectifyMap(leftCameraMatrix, leftDistCoeffs, R1, P1, grayLeft.size(), CV_16SC2, leftMap1, leftMap2); initUndistortRectifyMap(rightCameraMatrix, rightDistCoeffs, R2, P2, grayRight.size(), CV_16SC2, rightMap1, rightMap2); return 0; } ``` --- ### **代码说明**： 1. **参数配置**： - 修改 `boardSize` 为实际棋盘格内角点数 - 替换 `leftCameraMatrix/rightCameraMatrix` 和 `leftDistCoeffs/rightDistCoeffs` 为实际内参 - 更新 `glob()` 函数的图像路径 2. **关键流程**： - 使用 `findChessboardCorners` 检测角点 - `cornerSubPix` 进行亚像素优化 - `stereoCalibrate` 进行双目标定（固定内参） - 输出旋转矩阵(R)和平移向量(T) 3. **立体校正扩展**： - `stereoRectify` 计算校正参数 - `initUndistortRectifyMap` 生成校正映射表 --- ### **编译注意事项**： 1. 需要配置OpenCV开发环境（建议4.x版本） 2. 编译命令示例（Linux）： ```bash g++ stereo_calib.cpp -o stereo_calib `pkg-config --cflags --libs opencv4` ``` 3. 需要确保： - 图像对已严格同步 - 棋盘格被完整拍摄且检测成功 - 标定图像数量建议15组以上 如果需要可视化角点检测结果，可以在检测循环中添加： ```cpp // 在角点检测成功后添加： if(foundLeft) { drawChessboardCorners(leftImg, boardSize, cornersLeft, foundLeft); imshow("Left Corners", leftImg); waitKey(500); } if(foundRight) { drawChessboardCorners(rightImg, boardSize, cornersRight, foundRight); imshow("Right Corners", rightImg); waitKey(500); } ```