opencv中cvCalibrateCamera2()的函数细解

  在标定摄像机的过程中，我们通常是要计算出摄像机的内参数矩阵和畸变系数，以便后来对图像进行校正和重构出图像的三维场景。

     在opencv中提供了一个cvCalibrateCamera2()函数，使用该函数，我们可以一次性得到摄像机内参数矩阵，畸变系数，旋转向量和平移矩阵。

    在这个函数中，计算内参数矩阵的原理其实是用了张正友的标定算法（如果想了解算法的详细情况，请参考他的《A Flexible New Technique for Camera Calibration》论文）在这里我只做简单的原理介绍。

   在前文中我曾经推导过单应性矩阵H=sM[r1 r2 r3 t],注意，我们此时的z平面为0，所以旋转向量第三个没有用，所以H=sM[r1 r2 t],我们设H=[h1 h2 h3],则可列出三个等式，h1=sMr1,h2=sMr2,h3=sMt,而我们在构造旋的旋转向量是相互正交的，即我们可以得到两个性质：一r1的转置矩阵乘以r2是等于0，二旋转向量的单位长度也相等，||r1||=||r2||,那么由此我们可以导出两个约束：

1
2
，利用这两个约束，我们同时得到k个棋盘图像，堆叠方程，便可解出内参数矩阵。

void cvCalibrateCamera2(

//输入参数

const CvMat* object_points, //世界坐标点

const CvMat* image_points,//图像坐标点

const CvMat* point_counts, //每张图像的中的角点数