基于单目相机的标靶三维定位——编程实现

最新推荐文章于 2024-10-12 11:11:45 发布

Mega_Li

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分类专栏： OpenCV实战之单目相机标定与三维定位文章标签：计算机视觉 opencv 相机标定

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lwx309025167/article/details/137789514

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本文介绍了基于单目相机的标靶三维定位实现，通过相机标定获取内参和畸变系数，使用cv::findChessboardCorners和cv::cornerSubPix找到角点坐标，利用cv::solvePnP计算标靶坐标系到相机坐标系的变换。通过编写函数，输入图像和相机内参，输出标靶的三维坐标。实际运行结果显示标靶坐标系的运动趋势与预期一致。

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上一章内容中我们描述了基于单目相机实现标靶三维定位的原理，关键步骤为1）计算得到相机的内参和畸变系数；2）计算得到标靶角点的世界坐标和像素坐标；3）计算标靶坐标系到相机坐标系的变换矩阵。

第一点我们通过相机标定得到；第二点的核心功能我们可以借助cv::findChessboardCorners和cv::cornerSubPix实现；第三点的核心功能则通过调用cv::solvePnP来实现。上述函数的功能和接口介绍在前面内容中已经包含，这里不再赘述。

首先我们实现一个函数，输入为包含棋盘格的图像，相机内参，输出为标靶坐标系相对于相机坐标系的变换信息，具体实现如下。

/** @brief 计算包含了棋盘格的图像相对于相机坐标系的位姿信息，其中棋盘格所在的世界坐标系原点为左上角角点，X向右，Y向下
@param img: 包含棋盘格的图像
@param board_size: 棋盘格中角点分布行列数
@param board_length: 棋盘格中方块的边长，单位为mm
@param cameraMatrix: 相机内参矩阵
@param distCoeffs: 相机畸变系数矩阵
@param rvec: 计算得到的世界坐标系变换到相机坐标系的旋转向量
@