详解双目相机标定理论与编程实现

详解双目相机标定理论与编程实现

双目相机标定是计算机视觉中的重要任务，其目的是确定双目相机之间的几何关系，以便实现精确的三维重建和测量。本文将详细介绍双目相机标定的理论原理，并结合源代码进行编程实现。

1. 双目相机标定的原理
   双目相机标定的目标是确定左右相机之间的外参（旋转矩阵R和平移向量T），以及每个相机的内参（相机的焦距f和主点坐标cx、cy）。其中，外参用于将左相机坐标系中的点映射到右相机坐标系，内参则用于将图像中的像素坐标转化为真实世界中的坐标。

2. 双目相机标定的步骤
   双目相机标定通常包括以下步骤：

• 拍摄标定板图像：使用双目相机同时拍摄多张标定板图像，要求标定板覆盖整个图像区域，并且标定板上的角点能够清晰可见。
• 提取角点：对于每张标定板图像，使用角点检测算法提取标定板上的角点坐标。
• 生成对应点对：将左右相机中对应的角点坐标配对生成对应点对。
• 计算相机参数：通过最小二乘法求解相机的内参和外参。

3. 双目相机标定的实现
   以下是使用OpenCV库进行双目相机标定的Python示例代码：

import cv2
import numpy as np