OpenCV 立体视觉详细解析（一）---摄像头标定
发布时间
阅读量：
阅读量
因为Learning Opencv中的摄像头标定实例测得的结果精度较低，因此改用Matlab进行标定。
下载标定工具包TOOLBOX_calib.zip
访问Caltech Vision Lab获取Calibration Toolbox
解压完成后，请启动MATLAB（请注意，在启动MATLAB时必须在根权限下运行它，否则可能会出现无法加载的问题）。然后将当前目录设置为TOOLBOX_calib文件夹。
在command line中运行calib_gui,会出现
有两种模式可以选择：
选择standard。
用摄像头照10幅棋盘的图片，命名为right1～right10，放到工具箱的目录中：
点击image names.
会提示让输入文件的basename也就是right和图片格式
可以看到图片被加载了。
然后点击Extract grid_corners,提取角点。
第一个默认选择全部图片
最后一个也是默认
会出现一幅图片，用鼠标点击四个顶角点，便会自动检测出其他的角点。
然后默认
第一次检测会让输入方格的size（单位是毫米）
我用的是53mm
然后重复10次检测。
然后点击Calibration
得出结果：
也可以打开Calib_Results.m文件查看。
Intrinsics.xml（内参数矩阵）
在标定的过程中使用内参数和畸变参数。
其中内参数有4个（fx，fy，cx，cy）。
畸变参数5个，三个径向，两个切向。
在OpenCV函数使用的相关参数中包含指定的文件格式信息，在上述提到的两个关键参数需要配置至指定配置文件中时，则即可完成摄像头标定过程
Intrinsics.xml（内参数矩阵）
Distortion.xml（畸变系数）
也可以在程序中手动输入：
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat frame = imread("chess0.jpg", 1);
Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
cameraMatrix.at<double>(0, 0) = 1985.613682069706;
cameraMatrix.at<double>(0, 1) = 0;
cameraMatrix.at<double>(0, 2) = 657.8623472636178;
cameraMatrix.at<double>(1, 0) = 0;
cameraMatrix.at<double>(1, 1) = 1988.647643756177;
cameraMatrix.at<double>(1, 2) = 302.2970641371338;
cameraMatrix.at<double>(2, 0) = 0;
cameraMatrix.at<double>(2, 1) = 0;
cameraMatrix.at<double>(2, 2) = 1;
Mat distCoeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
distCoeffs.at<double>(0, 0) = -0.7482923935033831;
distCoeffs.at<double>(1, 0) = 2.187022164734784;
distCoeffs.at<double>(2, 0) = -0.01242851063048162;
distCoeffs.at<double>(3, 0) = 0.01152359082499158;
distCoeffs.at<double>(4, 0) = -7.501952253621245;
Size imageSize;
imageSize = frame.size();
Mat mapx = Mat(imageSize, CV_32FC1);
Mat mapy = Mat(imageSize, CV_32FC1);
Mat R = Mat::eye(3, 3, CV_32F);
initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, R,
getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0),
imageSize, CV_32FC1, mapx, mapy);
Mat result = frame.clone();
remap(frame, result, mapx, mapy, INTER_LINEAR);
imshow("Origianl", frame);
imshow("Calibration", result);
waitKey(0);
return 0;
}
代码解读全部评论 (0)
还没有任何评论哟~