c++ camera标定
时间: 2025-06-03 08:45:49 浏览: 17
### C++ 实现相机标定方法
#### 使用 OpenCV 进行相机标定的流程
为了实现相机标定,在C++中可以利用OpenCV库提供的功能来完成这一过程。具体来说,可以通过调用`calibrateCamera()`函数来进行完整的相机内外参数估计[^3]。
```cpp
std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;
cv::Size imageSize;
// 准备用于标定的对象点和图像点数据...
for (int i = 0; i < numImages; ++i) {
std::vector<cv::Point2f> corners;
bool found = cv::findChessboardCorners(images[i], boardSize, corners);
if (!found) continue;
// 改善检测到的角点位置精度至亚像素级别
cv::cornerSubPix(grayImage, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1,-1),
cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
imagePoints.push_back(corners);
objectPoints.push_back(objectPattern); // 预先定义好的棋盘格世界坐标系下的三维点集
}
// 执行实际的相机标定操作
cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;
double rms = cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize,
cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);
if(rms != -1){
cout << "RMS re-projection error: " << rms << endl;
}
```
上述代码展示了如何准备并执行一次典型的相机标定会话。其中包含了寻找棋盘格图案中的角点、细化这些角点的位置以及最终调用`calibrateCamera()`进行标定的过程。
对于更详细的说明或者特定平台上的安装指南,比如Ubuntu环境下配置环境变量以便于编译运行示例程序,则可以在其他资源中找到相应的指导[^2]。
此外,还有专门针对张正友提出的平面模板单目视觉系统的摄像机自校准算法——即所谓的“张氏标定法”,其原理同样适用于此场景,并且有具体的C++实现可供参考[^1]。
#### 计算外部参数(位姿)
当已经获得了内部参数之后,如果想要进一步获取某时刻摄像头相对于已知物体的姿态信息(也就是求解外参),则需要用到另一个重要的API:`solvePnP()`. 它能够根据给定点对之间的对应关系计算出目标的空间姿态.
```cpp
bool solvePnP(InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
OutputArray rvec, OutputArray tvec,
bool useExtrinsicGuess=false, int flags=ITERATIVE );
```
这里输入的是之前通过标定时获得的一组或多组匹配良好的空间点及其投影后的像面坐标;而输出则是描述了该次观测所对应的旋转和平移向量\[rvec,tvec\][^4].
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