25、OpenCV相机校准与三维场景重建技术详解

OpenCV相机校准与三维场景重建技术详解

1. 图像畸变校正

在处理图像时，畸变是一个常见的问题。OpenCV使用多项式函数来校正图像畸变，将图像点移动到无畸变的位置。默认情况下，使用五个系数；也可以使用八个系数的模型。获取这些系数后，可以计算两个 cv::Mat 映射函数（一个用于x坐标，一个用于y坐标），以确定畸变图像上点的无畸变新位置。这一过程通过 cv::initUndistortRectifyMap 函数完成，然后使用 cv::remap 函数将输入图像的所有点重新映射到新图像。

需要注意的是，由于非线性变换，输入图像的一些像素可能会落在输出图像的边界之外。可以扩大输出图像的尺寸来补偿像素损失，但这样会导致输出图像中出现一些在输入图像中没有对应值的像素，这些像素将显示为黑色。

2. 相机校准的更多选项

2.1 已知内参的校准

当已知相机内参的良好估计值时，将其输入到 cv::calibrateCamera 函数中是有益的。这些值将作为优化过程的初始值。具体操作如下：
- 添加 cv::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS 标志。
- 将内参值输入到校准矩阵参数中。

此外，还可以为主要点设置固定值（ cv::CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT ），通常可假设为中心像素；也可以为焦距 fx 和 fy 设置固定比例（