OpenCV编程->双目标定(一)

本文介绍了使用OpenCV进行双目标定的步骤和方法,涵盖了从图像采集到标定板设计,再到标定算法的实现和结果评估。通过实例详细解析了如何在计算机视觉项目中应用双目标定提高精度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

static void
StereoCalib(const vector<string>& imagelist, Size boardSize, bool useCalibrated = true, bool showRectified = true)
{
	//SingleCameraCalibR(); //右相机内参及焦距测试函数
	//SingleCameraCalibL(); //左相机内参及焦距测试函数
	if (imagelist.size() % 2 != 0)
	{
		cout << "Error: the image list contains odd (non-even) number of elements\n";
		return;
	}

	//bool displayCorners = false;//true;
	bool displayCorners = true;//true;
	const int maxScale = 2;
	//const float squareSize = 1.f;  // Set this to your actual square size
	const float squareSize = 20.f;  // Set this to your actual square size
	// ARRAY AND VECTOR STORAGE:

	vector<vector<Point2f> > imagePoints[2];
	vector<vector<Point3f> > objectPoints;
	Size imageSize;

	int i, j, k, nimages = (int)imagelist.size() / 2;

	imagePoints[0].resize(nimages);
	imagePoints[1].resize(nimages);
	vector<string> goodImageList;

	for (i = j = 0; i < nimages; i++)
	{
		for (k = 0; k < 2; k++)
		{
			const string& filename = imagelist[i * 2 + k];
			Mat img = imread(filename, 0);
			if (img.empty())
				break;
			if (imageSize == Size())
				imageSize = img.size();
			else if (img.size() != imageSize)
			{
				cout << "The image " << filename << " has the size different from the first image size. Skipping the pair\n";
				break;
			}
			bool found = false;
			vector<Point2f>& corners = imagePoints[k][j];
			for (int scale = 1; scale <= maxScale; scale++)
			{
				Mat timg;
				if (scale == 1)
					timg = img;
				else
					resize(img, timg, Size(), scale, scale);
				found = findChessboardCorners(timg, boardSize, corners,
					CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
				//角点绘制   测试通过
			//	cv::drawChessboardCorners(img, cv::Size(3, 7), corners, found);
			////	cv::imshow("chessboard corners", img);
			//	waitKey(100);
				if (found)
				{
					if (scale > 1)
					{
						Mat cornersMat(corners);
						cornersMat *= 1. / scale;
					}
					break;
				}
			}
			//角点检测 测试成功
			if (displayCorners)
			{
				cout << filename << endl;
				Mat cimg, cimg1;
				cvtColor(img, cimg, COLOR_GRAY2BGR);
				drawChessboardCorners(cimg, boardSize, corners, found);
				double sf = 640. / MAX(img.rows, img.cols);
				resize(cimg, cimg1, Size(), sf, sf);
				imshow("corners", cimg1);
				char c = (char)waitKey
各标步骤实现方法 1 计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵 计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵,计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型,只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据,利用最小二乘方法计算得到[ [ix] ] .2 求解摄像机参数矩阵 由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系,求解方程得到摄像机内部参数,考虑镜头的畸变模型,将上述解方程获 得的内部参数作为初值,进行非线性优化搜索,从而计算出所有参数的准确值 [[x] ] .3 求解左右两摄像机之间的相对位置关系 设目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl, Tl,与Rr, Tr,,即Rl, Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置,Rr, Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置 [[xi] ]。因此,对于空间任意点,如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,, Xl , Xr,则有:Xl=RlXw+Tl ;Xr=RrXw+Tr .因此,两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1 ;T=Tr- RrRl-1Tl 在实际标过程中,由标靶对两台摄像机同时进行摄像标,以分别获得两台摄像机的内、外参数,从而不仅可以标出摄像机的内部参数,还可以同时标目视觉系统的结构参数 [xii] 。由单摄像机标过程可以知道,标靶每变换个位置就可以得到组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl, Tl,因此,由公式R=RrRl-1 ;T=Tr- RrRl-1Tl,可以得到组结构参数R和T
实现效果:http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html 如何在你的电脑上运行这个程序? 1,它需要cvblobslib这opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能,具体安装信息请见: http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html,当你配置好cvblobslib之后,你可以用这的程序进行测试:http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar 2,视频中两个摄像头之间的距离是6cm,你可以根据你摄像头的型号,来选择合适的距离来达到最好的效果。 3,在进行测距之前,首先需要对摄像头进行标,那么如何标呢? 在stdafx.h中把"#define CALIBRATION 0"改成 “#define CALIBRATION 1”表示进行标,标之后,你就可以在工程目录下的"CalibFile" 文件夹中得到标信息的文件。如果标效果还不错,你就可以吧"#define CALIBRATION " 改成0,以后就不需要再标,直接使用上次的标信息。你还需要把"#define ANALYSIS_MODE 1"这行代码放到stdafx.h中。 4,视频中使用的是10*7的棋牌格,共摄录40帧来计算摄像头的各种参数,如果你像使用其他棋盘格,可以在 "StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。 5,如果你无法打开摄像头,可以在 "StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。 6,About computing distance: it interpolates the relationship between depth-value and real-distance to third degree polynomial. So i used excel file "interpolation" for interpolation to find k1 to k4, you should find your own value of these parameters. 7,你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块,从而来得到更好的视差图。 8,在目录下的”distance“文件夹中,有计算距离信息的matlab代码。 9,如果你想了解基本的理论,可以看下这个文档:http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf 视频中环境:vs2008,opencv2.1
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