5_相机标定2_calibrateCamera()与内外参

原创已于 2024-03-17 09:46:27 修改 · 1.4k 阅读

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#相机畸变 #opencv3 #相机内参标定

于 2024-03-15 20:29:49 首次发布

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本文介绍了OpenCV中用于相机标定的calibrateCamera函数，涉及内参矩阵、畸变系数、外参计算，以及如何通过优化方法设置初始值来提高标定精度。作者强调了不同参数的选择和调整策略。

彩色角点图片镇楼

opencv官方文档：

https://docs.opencv.org/4.8.0/d4/d94/tutorial_camera_calibration.html

https://docs.opencv.org/3.4.18/d9/d0c/group__calib3d.html#gaebfc1c9f7434196a374c382abf43439b

相机标定目的：

cv::calibrateCamera()的函数调用可以得到相机内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移矩阵(即每一幅图像的姿态和位置)。前两者构成相机内参，后两者称为外参。

畸变系数可以用来矫正图像。使用工业相机标定后，感觉图像畸变很小，所以买了一个USB免驱的摄像头(100块)，货到之后再标定相机一次看看效果。相机内参矩阵可以让我们将3D坐标转为2D图像坐标。

double  cv::calibrateCamera( InputArrayOfArrays objectPoints,


                    InputArrayOfArrays imagePoints,


                    Size imageSize,


                    InputOutputArray cameraMatrix,


                    InputOutputArray distCoeffs,


                    OutputArrayOfArrays rvecs,


                    OutputArrayOfArrays tvecs,


                    int flags = 0,


                    TermCriteria criteria = TermCriteria(


                    TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) );

objectPoints:

imagePoints: 使用标定板标定时，直接填findCirclesGrid()返回值.

imageSize:图像的像素大小

cameraMatrix和distCoeffs是相机的内参。前者是线性内参，是3×3矩阵。后者可能是是4、5、8个元素。4:k1,k2,p1,p2. 5:k1,k2,p1,p2,k3. 五元素形式通常只适用于鱼眼透镜。只有设置cv::CALIB_RATIONAL_MODE时，且对非常高精度的特殊透镜进行校准时，才能使用8个元素。注意，需要的图像数量随着求解参数数量而急剧增加。

rvecs和tvecs是外参信息。它们说明在每幅图片中标定板相对于相机的姿态和位置。需要注意的是：旋转以Rodrigues形式表示，即以三分量向量表示，不是之前机器人学里面所述3×3矩阵表示的姿态，而是棋盘绕相机坐标系下三维空间的坐标轴的旋转，其中每个向量的长度表示逆时针旋转的角度。可通过Rodrigues()转为3×3矩阵。如前所述，相机坐标系的单位以棋盘格的方块单位为准，即cv::Size squareSize = cv::Size(10,10)(如有误再勘正)。根据上篇文章，是10cm.

通过优化方法找到这些参数是一个富有技巧性的工作。如果设置的初始值位置远离实际解，有时试图一次性求解所有参数会导致结果不精确或者不收敛。因此通常需要猜测解以得到更好地初始值。因此我们常常固定某些参数而求另外一些参数，然后再固定另外的参数求解原始的固定参数。依次往复，最后可以认为所有参数都接近真实解，然后使用所有参数作为初始值一次性输入。OpenCV允许你控制所有的标志位。标志位变量是用来做某些细微的控制使得标定能够完成的更好。

ps:觉得还是旧版学习OpenCV好一些。写这么多，都是在介绍函数接口如何使用。