opencv 之双目立体(棋盘格)标定算法核心实现

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分类专栏： 立体视觉与三维重建 文章标签： opencv 算法 人工智能
于 2025-06-22 17:44:51 首次发布
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opencv 之双目立体标定算法核心实现

    1. 基于双目相机固定视角下采集的棋盘格图像进行内参、外参的标定
    1. 实现过程为： 读取棋盘格图像 -> 角点提取 -> 交点坐标精细化 -> 单目标定计算内参和畸变 -> 双目立体标定计算两个相机间的旋转和平移

硬件条件与采集数据

  • 我用的是淘宝上很普通的双目相机，基线、角度都是固定的
  • 在opencv 的安装目录下找到棋盘格图像 chessboard.png
    在这里插入图片描述
  • 将图像打印到A4纸上，并参考opencv安装目录 （opencv470\sources\samples\data）下采集的棋盘格图像对应的不同位置进行图像采集，数量在13张左右，也可以更多：
    在这里插入图片描述

代码实现：

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使用opencv进行双目相机标定
cangqiongxiaoye的博客
03-26 9896
opencv双目相机标定
双目视觉标定－4. 双目视觉标定与校正之OpenCV代码入门篇
yuchunrenlei的博客
05-03 1393
world scaling 你可以换成你使用的chessboard每一格的真实大小，要注意之后的单位都和你使用的单位一致了。由于我们左右两侧都需要进行camera calibration，所以我们把它封装成一个方程，然后调用两次。这一篇就是集我们学到的东西大成者，没有看过这三篇文章的请点击下面的链接看这三篇文章。第一部分跟以前是一样的，我们需要对左右两侧相机分别进行相机标定。调用程序进行相机标定，并且获取最优的相机内参矩阵。
opencv双目视觉棋盘格标定，特征匹配点，三维坐标计算
04-25
根据官方例程进行改变。进行三角测量的两种方法进行三维坐标计算，非全图三维重建，是特征点，这里使用的是棋盘格角点作为匹配点
C++和OPENCV实现相机标定
weixin_56337944的博客
03-26 1040
此代码段通过立体标定确定了双相机的空间关系，输出的。
OpenCV实现相机标定的棋盘格制作与应用
最新发布
weixin_42588555的博客
06-14 1081
OpenCV提供了大量的图像处理和计算机视觉的高级接口，它允许开发者使用C++、Python或Java等多种编程语言编写程序。其特点包括：跨平台性：OpenCV支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS。性能：OpenCV的大多数函数都是由C/C++编写的，并且经过优化，能够提供实时性能。社区支持：由于OpenCV的开源特性，拥有庞大的用户和开发者社区，易于寻找问题解决方案及实现代码。
基于opencv进行双目相机的标定
超爱吃小蛋糕的66的博客
06-29 3761
使用opencv对双目相机进行标定，获取相机的内参和外惨
Opencv——双目标定
一只笨蛋的博客
11-26 7111
Opencv——双目标定 双目标定 双目视觉标定就是通过求解实际三维空间中坐标点和摄像机二维图像坐标点的对应关系，在双目视觉中，三维空间坐标系一般是以左相机坐标系作为基准坐标系。利用棋盘板获取到的用于计算的二维图像坐标和三维空间的物理坐标，再通过一定的算法，求解出变换矩阵，则解决了基础的双目视觉标定的过程。 矩阵 从物体到相机坐标系统的转换：物体上的点P对应图像平面的点p，我们通过使用旋转矩阵R和...
张氏棋盘格标定法 基于OpenCV的c++版本
06-07
《基于OpenCV的C++相机...总结，张氏棋盘格标定法结合OpenCV库为相机标定提供了一套实用且高效的解决方案。通过理解这一方法并实践代码，我们可以更好地理解和优化相机的成像性能，为计算机视觉项目打下坚实的基础。
基于Opencv4.7.0开发的棋盘格标定助手 资源名称：Opencv棋盘格标定助手 版本信息：Visual Studio 2022、QT5.9.9 主要功能：针对使用棋盘格标定板的相机内参标定 技
01-01
综合来看，Opencv棋盘格标定助手是一个专门为相机内参标定开发的软件工具，它通过简洁的用户操作流程和自动化的标定算法，为计算机视觉和图像处理领域的开发者提供了一个高效的解决方案。通过结合专业的技术文档和...
棋盘格INI.zip_OpenCV 标定_棋盘格_棋盘格标定_相机标定
07-15
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使用opencv做双目测距（相机标定+立体匹配+测距）.
cyem1的博客
08-15 1万+
转：http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5492729.html     最近在做双目测距，觉得有必要记录点东西，所以我的第一篇博客就这么诞生啦~      双目测距属于立体视觉这一块，我觉得应该有很多人踩过这个坑了，但网上的资料依旧是云里雾里的，要么是理论讲一大堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码一贴，让你懵逼。 所以今天我想做的，是尽量给大家一...
【摄像头标定】使用opencv进行双目摄像头的标定及矫正（python）
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06-25 4836
要进行标定首先需要双目拍的棋盘格图片，20张左右，由于本文的双目摄像头嵌入在开发板底板中，并且使用的是ros进行开发，所以对于大部分人拍照这里是没有参考价值的，对于也是使用ros开发的小伙伴，需要写一个节点发布双目摄像头的图像数据，然后再写一个节点订阅双目摄像头数据进行拍照保存。本文重点也不在拍照，对于其他小伙伴可以直接搜索一些适用的拍照方法，只要能获得到图片即可。分别是左相机的内参矩阵、畸变系数，右相机的内参矩阵和畸变系数，两个相机之间的旋转矩阵、平移矩阵、本质矩阵、基本矩阵。
基于opencv的双目相机标定代码
11-23
双目标定代码。解决方案Opencv已配置好。里面有说明文档和实验图片。可以直接运行，也可以根据自己的需要重新拍摄图像进行双目标定。
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在当今科技日益发展的时代，计算机视觉作为人工智能的重要分支，已经深入到我们生活的各个领域。在这个广阔的领域中，相机标定是一个基础且关键的步骤，它直接影响到视觉系统的精度和效能。尤其是在单目视觉和双目视觉的应用中，准确的相机标定成为了实现高效和精确视觉感知的前提。单目视觉（Monocular Vision）和双目视觉（Binocular Vision）是计算机视觉中两种最基本的视觉形式。
相机标定实战之双目标定
二爷的博客
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相机标定可以说是计算机视觉/机器视觉的基础，也是面试过程中经常出现的问题。相机标定涉及的知识面很广，成像几何、镜头畸变、单应矩阵、非线性优化等。在双目测距系统中，相机标定能消除畸变，进行立体校正，从而提高视差计算的准确性，这样才能得到精确的深度图。首先需要准备一张棋盘，如下图所示。对于标定不同测距范围相机所用的棋盘方格宽度会有所不同。对于短焦双目相机（测距范围在20m以内），棋盘中方格的宽度达到20mm即可
Matlab双目标定和opencv+C++双目标定
m0_51697446的博客
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主要记录了matlab和opencv + C++双目标定的具体实现方法
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本文采用MATLAB标定工具箱和OpenCV3.10来实现双目测距，设备为两个CMOS工业相机和相应的双目云台。 首先感谢优快云上两位大神前辈邹宇华和scyscyao，虽然是六年前的博客，OpenCV也从1.0的版本更新到了3.1版本，但博客对机器视觉初学者来说仍然提供了巨大的帮助。本文主要参考了 OpenCV学习笔记（17）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双
opencv中的双目标定
khs
08-05 3656
主要是对opencv例程中stereo_calib代码的阅读。 opencv采用的模型公式 针孔相机模型 其中，X,Y,Z是世界系中的3D坐标；u,v是像素坐标系下的坐标；A是相机矩阵，包含相机内参；cx,cy是图像系的原点，通常位于图像中心；fx,fy是焦距，单位为像素单元。所以如果图像的尺度发生了变化，所有的这些参数都应当随之变化。 以上公式也可以写为：           ...
opencv双目标定
ruidongren的专栏
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opencv-3.0.0-alpha\samples\cpp中编译stereo_calib.cpp 执行 cpp-example-stereo_calib -w 9 -h 6 stereo_calib.xml stereo_calib.xml对应的是图片 #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/highgui/...
立体棋盘格的快速变体
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### 关于立体棋盘格快速变体的实现方法 立体棋盘格是一种常见的用于相机标定和三维重建的目标物。其设计通常基于二维平面棋盘格模式扩展到三维空间，从而提供更多的几何约束条件来提升精度[^3]。 #### 1. 立体棋盘格的设计原理 立体棋盘格的核心在于通过多个平面棋盘格的叠加形成三维结构。这种设计能够显著增加角点的空间分布密度，有助于更精确地获取相机内外参数以及深度信息。具体来说，立体棋盘格可以通过以下方式构建： - **多层堆叠**：将若干个标准棋盘格图案沿垂直方向排列并固定间距。 - **交错布局**：每层棋盘格的位置可以适当错开，以便在投影图像中区分不同层次上的特征点。 这种方法不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还简化了后续处理流程中的对应关系查找工作。 #### 2. 快速变体算法概述 为了加速传统立体棋盘格的应用过程，研究者提出了多种优化策略和技术改进措施。以下是几种典型的快速变体实现方案： ##### (a) 预处理增强技术 利用边缘检测与形态学操作相结合的方法提前定位可能存在的候选区域，减少不必要的全局搜索范围。例如采用Canny算子提取轮廓线后再运用霍夫变换拟合直线段，进而锁定潜在交界处作为初步兴趣点集。 ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) return lines ``` ##### (b) 并行化计算框架 借助现代GPU的强大浮点运算能力或者分布式架构优势，在单位时间内完成更大规模的数据分析任务。比如OpenCL/CUDA编程接口允许开发者针对特定硬件环境定制专属解决方案，大幅缩短执行周期的同时保持较高的数值稳定性。 ##### (c) 自动校正机制引入 当实际拍摄场景存在轻微形变或其他干扰因素时，传统的刚性模型可能会失效。因此有必要加入一定的弹性调整成分以弥补误差累积效应带来的负面影响。一种可行的办法是基于迭代最近点(ICP)算法动态修正初始猜测值直至满足收敛准则为止。 ```python from scipy.spatial.transform import Rotation as R def icp_correction(source_points, target_points): rotation_init, translation_init = ..., ... # Initialize with rough estimates r = R.from_euler('xyz', [rotation_init], degrees=True).as_matrix() t = np.array([translation_init]).T for _ in range(max_iterations): distances, indices = nearest_neighbors(target_points.T, source_points @ r + t[:, :, None]) new_r, new_t = solve_for_transformations(distances, indices) if abs(new_r - r).sum() < tolerance and abs(new_t - t).sum() < tolerance: break r, t = new_r, new_t return r, t ``` --- ###
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