weixin_50531046的博客

函数的作用是将输入的三维点坐标根据相机的内外参数进行投影，得到对应的二维图像坐标。//vector 是一个存储了三维点坐标的容器类型，它是 C++ 标准库中的 vector 类的一个特化版本。InputArray objectPoints, // 输入的三维点坐标，可以是一个包含三维点的数组或矩阵。//Point3f 是 OpenCV 中定义的一个简单的结构体，用于表示三维空间中的点坐标。需要注意的是，输入的三维点坐标和输出的二维图像坐标都应具有相同的数据类型（例如，

在摄像机姿态估计中，我们可以使用旋转矩阵和平移矩阵来确定相机在世界坐标系中的位置和方向。在三维重建中，我们可以使用内参矩阵和畸变系数来纠正图像中的畸变，从而得到更准确的三维重建结果。函数可以计算相机的旋转矩阵、平移矩阵、内参矩阵和畸变系数。这些计算的目的是为了获得相机的几何信息和校正参数，用于后续的摄像机姿态估计、三维重建、图像校正等任务。因此，通过计算相机的旋转矩阵、平移矩阵、内参矩阵和畸变系数，我们可以获得相机的几何信息和校正参数，这对于后续的计算和应用非常重要。将世界坐标系中的点映射到相机坐标系。

综合而言，这样的设置表示，在迭代次数达到 30 或标定的精度满足机器精度时，标定算法将终止。这有助于控制标定过程的执行，避免过度迭代或在达到足够精度后浪费计算资源。参数用于指定相机标定的选项，它是一个整数，可以通过按位或运算来组合不同的标志位。，表示当迭代次数或精度中的任一条件满足时，终止标定。，它是双精度浮点数的机器精度。即当标定的精度达到了双精度浮点数的机器精度时，标定将终止。即如果迭代次数达到了 30 次，标定将终止。参数用于指定相机标定的终止条件，即确定何时结束标定迭代过程。：表示终止条件的类型。

print("dist:\n", dist) # 畸变参数 distortion coefficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)objp = np.zeros((4 * 4, 3), np.float32) # 仅算内角点，注意内角点即不靠近边界的角点。print("mtx:\n", mtx) # 内参矩阵(fx,fy, u,v)print('------畸变矫正后的图像new_img.jpg------')print('------照相机内参与外参------')

///输入 相机对棋盘格拍出的照片组成的数组、棋盘格内角点数量（即棋盘格的行数和列数）、棋盘格方块的实际尺寸（单位：毫米）、相机对棋盘格拍出的照片图像尺寸。//输入 相机对棋盘格拍出的照片组成的数组、棋盘格内角点数量（即棋盘格的行数和列数）、棋盘格方块的实际尺寸（单位：毫米）、机对棋盘格拍出的照片图像尺寸。//输入 相机对棋盘格拍出的照片组成的数组、棋盘格内角点数量（即棋盘格的行数和列数）、棋盘格方块的实际尺寸（单位：毫米）、相机对棋盘格拍出的照片图像尺寸。// 棋盘格方块的实际尺寸（单位：毫米）

综合起来，这些参数的作用是在标定过程中提供初始估计，如果你有相关的先验知识，可以通过这些参数进行输入。然而，如果你不提供这些参数，函数会尝试自动进行标定和优化，得到更准确的相机内部参数、畸变系数以及相机位姿。: 一个包含每个棋盘格图像的物理角点坐标的列表，通常是由棋盘格的尺寸和方块的实际尺寸计算得到的三维坐标。) 作为输入，如果你对相机内部参数有先验知识，或者你在之前的标定中已经得到了一个好的估计。如果不提供外部输入，该参数将在函数执行过程中被生成和优化，以获得更准确的相机内部参数。: 标定的重投影误差。

是一个包含畸变系数的向量。具体系数的值取决于相机的具体性能和校准过程。在相机标定时，通过观察不同位置的棋盘格或标定板，可以通过优化算法估计这些畸变系数的值。得到了这些系数后，就可以使用它们来纠正图像中的畸变，以获得准确的测量结果。它们描述了透镜形状引起的径向畸变效应，其中 k1 是一阶径向畸变系数，k2 是二阶径向畸变系数，k3 是三阶径向畸变系数。相机的畸变系数通常以向量的形式表示。它们描述了透镜和图像平面之间的不正对齐引起的切向畸变效应。

这个矩阵定义了相机的内部参数，描述了相机的内部几何特性。通过相机标定，可以估计这些参数，使得从相机坐标系到图像像素坐标系的映射更加准确。相机内部参数矩阵通常被表示为一个 3x3 的矩阵，称为相机矩阵（Camera Matrix）。