摄像机模型与标定——标定函数

最新推荐文章于 2024-04-04 19:37:19 发布

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#opencv #图像处理

本文详细介绍了摄像机标定的关键函数cvCalibrateCamera2，包括参数含义、矩阵维度以及作用。同时，提到了cvFindExtrinsicCameraParams2函数用于仅计算外参数。在标定过程中，主要目标是矫正畸变和重构三维场景，OpenCV提供了cvInitUndistortMap和cvRemap等方法实现这一目的。

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摄像机内参数，能够让我们将3D坐标转换为2D图像坐标。

说明：要理解下面的函数中参数的真实用法还需要阅读一下相机标定程序。

摄像机标定函数：

void cvCalibrateCamera2(
CvMat* object_points,
CvMat* image_points,
int* point_counts,
CvSize image_size,
CvMat* intrinsic_matrix,
CvMat* distortion_coeffs,
CvMat* rotation_vectors = NULL,
CvMat* translation_vectors = NULL,
int flags = 0
);

1、object_points，是一个N×3的矩阵，如果对于每一个棋盘，我们有k个角点，并且我们通过旋转棋盘，得到棋盘的M的视场图，那么此时N=k×M。
在使用棋盘的场合，我们另点z的坐标值为0，而x,y坐标用里面来度量，选用英寸单位，那么所有参数计算的结果也是用英寸表示。类似地，如果设置所有x坐标为0（而不是z坐标），那么意味着与摄像机相关的棋盘位置将主要在x方向上而不是在z方向上。棋盘上的正方形定义了一个单位，即如果正方形的边长为90mm,那么物体和摄像机坐标单位应该是mm/90。最简单的方式是我们定义棋盘的每一个方块为一个单位。

2、image_points，是一个N×2的矩阵。包含object_points所提供的所有点的坐标。即算法在图像