双目标定-opencv-双目相机标定
双目视觉 opencv 代码
双目视觉 opencv 代码双目视觉是指利用两个摄像头来获取场景的深度信息。
在OpenCV中，可以使用双目视觉进行立体视觉的处理。
下面我将从多个角度介绍如何使用OpenCV来实现双目视觉的代码。
1. 初始化摄像头：首先，你需要初始化两个摄像头，可以使用OpenCV的VideoCapture类来实现。
你可以通过以下代码来初始化两个摄像头：cv::VideoCapture cap1(0); // 打开第一个摄像头。
cv::VideoCapture cap2(1); // 打开第二个摄像头。
2. 获取图像：接下来，你需要从两个摄像头中获取图像。
你可以使用以下代码来获取图像：cv::Mat frame1, frame2;cap1 >> frame1; // 从第一个摄像头获取图像。
cap2 >> frame2; // 从第二个摄像头获取图像。
3. 立体校正：在进行立体视觉处理之前，通常需要进行立体校正，以确保两个摄像头的图像对齐。
你可以使用OpenCV中的stereoRectify和initUndistortRectifyMap函数来实现立体校正。
4. 视差计算：一旦完成立体校正，你可以使用OpenCV中的StereoBM或StereoSGBM类来计算图像的视差。
这些类实现了不同的立体匹配算法，可以帮助你计算出图像中不同像素的视差值。
5. 三维重构：最后，你可以使用视差图和立体校正参数来进行三维重构，从而获取场景的深度信息。
你可以使用reprojectImageTo3D函数来实现三维重构。
以上是使用OpenCV实现双目视觉的基本步骤和代码示例。
当然，双目视觉涉及到的内容非常广泛，包括摄像头标定、深度图像的可视化等等，还有很多细节需要考虑。
希望以上内容能够帮助你入门双目视觉的代码实现。
相机标定过程（opencv）+matlab参数导入opencv+matlab标定和矫正
相机标定过程（opencv）+matlab参数导⼊opencv+matlab标定和矫正%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%⾟苦原创所得，转载请注明出处%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%start -- 摄像机标定 ---------------------------------------------->摄像机标定的数学过程如下标定事先选⽤棋盘格要注意⼀些问题,张正友论⽂中建议棋盘格数⼤于7*7。
opencv标定时候对正⽅形的棋盘格标定板是不能识别的,需要长⽅形的标定板。
张正友论⽂中建议每次拍摄标定板占50%以上，但这是对畸变并不是很⼤的普通相机⽽⾔的，对于球⾯相机是不适⽤的，相反球⾯相机标定使⽤的标定板占⽐应该较⼩⽐较好（对于格⼦并不是⾮常密的棋盘格⽽⾔），原因是因为棋盘格每个⾓点之间的距离越⼤，这段距离之间的可能发⽣畸变的点越多，如果占⽐过⼤就⽆法将形变体现在棋盘格中。
棋盘格的选⽤应该根据实际需要选⽤，对于要求精密识别的情况，则需要⾼精度的棋盘格，相应的价格也会较⾼；对于精度要求并不是很⾼的（如抓取）情况并不需要精度很⾼的标定板，也能够节省开⽀。
这⾥程序的实现是在opencv中,所以就⽤opencv的程序来说明具体的过程.注意各个版本的opencv之间的程序移植性并不好,以下程序是在opencv2.4.3下编制运⾏的,每⼀步的要⽤到的输⼊输出都做了红⾊标记.⽴体相机标定分为两个步骤,⼀个是单⽬标定(本⽂档第2步),另⼀个是双⽬标定单⽬标定获得相机的x,y轴的焦距;x,y轴的坐标原点位置;世界坐标系和平⾯坐标之间的旋转和平移矩阵,5个畸变系数双⽬标定获得两个相机成像平⾯之间的旋转和平移矩阵注意1.程序运⾏前需要插上摄像头,否则程序有可能不能正常运⾏2.单⽬标定(1).获取棋盘格图像for (int i=1; i<=19; i++)//输⼊左标定板图像{std::stringstream str;//声明输⼊输出流str << "./left" << i << ".jpg";//以名字⽅式把图像输⼊到流std::cout << str.str() << std::endl;//.str("")清除内容 .clear()清空标记位leftFileList.push_back(str.str());//.push_back从容器后向前插⼊数据leftBoardImage = cv::imread(str.str(),0);//⽤来显⽰即时输⼊的图像cv::namedWindow("left chessboard image");cv::imshow("left chessboard image",leftBoardImage);cv::waitKey(10);}(2).定义棋盘格的⾓点数⽬cv::Size boardSize(14,10)(3).程序定位提取⾓点这⾥建⽴的是理想成像平⾯(三维,第三维为0,单位为格⼦数)和图像坐标系(⼆维,单位是像素)之间的关系(a)⾸先声明两个坐标容器std::vector<cv::Point2f> imageCorners;//⼆位坐标点std::vector<cv::Point3f> objectCorners;//三维坐标点(b)初始化棋盘⾓点,令其位置位于(x,y,z)=(i,j,0),⼀个棋盘格为⼀个坐标值for (int i=0; i<boardSize.height; i++){for (int j=0; j<boardSize.width; j++){objectCorners.push_back(cv::Point3f(i, j, 0.0f));}}(c)直接使⽤opencv内函数找到⼆维⾓点坐标,并建⽴标定标定格⼦和实际坐标间的关系(像素级别)这个函数使⽤时,当标定板是长⽅形时可以找到⾓点,但是标定板是正⽅形时,就找不到,原因还未知.cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);(d)获得像素精度往往是不够的,还需要获得亚像素的精度cv::cornerSubPix(image,imageCorners, //输⼊/输出cv::Size(5,5),//搜索框的⼀半,表⽰在多⼤窗⼝定位⾓点cv::Size(-1,-1), //死区cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER + cv::TermCriteria::EPS,30, // max number of iterations//迭代最⼤次数0.01)); // min accuracy//最⼩精度注:TermCriteria模板类，取代了之前的CvTermCriteria，这个类是作为迭代算法的终⽌条件的，这个类在参考⼿册⾥介绍的很简单，我查了些资料，这⾥介绍⼀下。
学习笔记：使用opencv做双目测距（相机标定+立体匹配+测距）.
学习笔记：使⽤opencv做双⽬测距（相机标定+⽴体匹配+测距）.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，是尽量给⼤家⼀个明确的阐述，并且能够上⼿做出来。
⼀、标定⾸先我们要对摄像头做标定，具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释，这⾥顺带提⼀句，这本书虽然确实⽼，但有些理论、算法类的东西⾥⾯还是讲的很不错的，必要的时候可以去看看。
Q1：为什么要做摄像头标定？A: 标定的⽬的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵，内参数矩阵可以理解为焦距相关，它是⼀个从平⾯到像素的转换，焦距不变它就不变，所以确定以后就可以重复使⽤，⽽外参数矩阵反映的是摄像机坐标系与世界坐标系的转换，⾄于畸变参数，⼀般也包含在内参数矩阵中。
从作⽤上来看，内参数矩阵是为了得到镜头的信息，并消除畸变，使得到的图像更为准确，外参数矩阵是为了得到相机相对于世界坐标的联系，是为了最终的测距。
ps1：关于畸变，⼤家可以看到⾃⼰摄像头的拍摄的画⾯，在看矩形物体的时候，边⾓处会有明显的畸变现象，⽽矫正的⽬的就是修复这个。
ps2：我们知道双⽬测距的时候两个相机需要平⾏放置，但事实上这个是很难做到的，所以就需要⽴体校正得到两个相机之间的旋转平移矩阵，也就是外参数矩阵。
Q2：如何做摄像头的标定？A：这⾥可以直接⽤opencv⾥⾯的sample，在opencv/sources/sample/cpp⾥⾯，有个calibration.cpp的⽂件，这是单⽬的标定，是可以直接编译使⽤的，这⾥要注意⼏点：1.棋盘棋盘也就是标定板是要预先打印好的，你打印的棋盘的样式决定了后⾯参数的填写，具体要求也不是很严谨，清晰能⽤就⾏。
之所⽤棋盘是因为他检测⾓点很⽅便，and..你没得选。
opencv 双目标定例子
opencv 双目标定例子OpenCV双目标定的一个例子通常涉及使用棋盘格标定板来获取两个相机的内参（内部参数）和外参（外部参数），以及它们之间的相对位置关系。
以下是一个简化的OpenCV双目标定的步骤和示例代码：准备标定板：制作一个带有黑白棋格图案的标定板，通常棋盘格的角点数已知（如8x6）。
拍摄标定板图片：使用两个相机，从多个角度和位置拍摄标定板的照片，确保标定板在照片中清晰可见。
提取角点：使用OpenCV函数findChessboardCorners来检测棋盘格的角点。
标定相机：使用calibrateCamera函数对单个相机进行标定，得到内参和外参。
立体标定：使用stereoCalibrate函数进行双目标定，得到两个相机之间的相对位置关系（旋转矩阵R和平移向量T）。
验证标定结果：通过重投影误差来评估标定结果的准确性。
下面是一个简化的OpenCV双目标定的代码示例：pythonimport numpy as npimport cv2import glob# 设置棋盘格的角点数和尺寸board_size = (6, 9) # 棋盘格角点数(x, y)square_size = 1.0 # 棋盘格每个小格子的实际尺寸（单位：米）# 储存3D世界坐标和2D图像坐标objpoints = [] # 在世界坐标系中的3D点imgpoints_left = [] # 在左相机图像平面上的2D点imgpoints_right = [] # 在右相机图像平面上的2D点# 读取标定板图片images_left = glob.glob('left/*.jpg')images_right = glob.glob('right/*.jpg')for fname_left, fname_right in zip(images_left, images_right): img_left = cv2.imread(fname_left)img_right = cv2.imread(fname_right)gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 提取棋盘格角点ret_left, corners_left = cv2.findChessboardCorners(gray_left, board_size, None)ret_right, corners_right = cv2.findChessboardCorners(gray_right, board_size, None)if ret_left and ret_right:objpoints.append(np.zeros((np.prod(board_size), 3), dtype=np.float32)objpoints[-1][:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_sizeimgpoints_left.append(corners_left)imgpoints_right.append(corners_right)# 标定相机ret_left, mtx_left, dist_left, rvecs_left, tvecs_left = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_left, gray_left.shape[::-1], None, None)ret_right, mtx_right, dist_right, rvecs_right, tvecs_right = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_right, gray_right.shape[::-1], None, None)# 立体标定flags = 0Flags |= cv2.CALIB_FIX_INTRINSICret, mtx_left, mtx_right, dist_left, dist_right, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpoints_left, imgpoints_right, mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right, gray_left.shape[::-1], Flags=Flags)# 验证标定结果mean_error = 0for i in range(len(objpoints)):imgpoints_left_2, imgpoints_right_2 = cv2.projectPoints(objpoints[i], R, T, mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right)error = cv2.norm(imgpoints_left[i], imgpoints_left_2, cv2.NORM_L2) / len(imgpoints_left[i])error += cv2.norm(imgpoints_right[i。
双目视觉 标定流程
双目视觉的标定流程主要包括以下几个步骤：
1. 准备标定板：选择一个具有明显特征的标定板，如具有方格或圆点的图案。
确保标定板的表面平坦且坚固，以便能够准确地检测其特征。
2. 拍摄标定图像：使用双目视觉系统拍摄标定板的图像。
确保从不同的角度和位置拍摄多张标定图像，以便能够充分覆盖视场范围。
3. 特征检测：对拍摄的每张标定图像进行特征检测，提取出标定板上的特征点。
这可以通过使用计算机视觉算法实现，例如使用SIFT、SURF或ORB等算法。
4. 相机参数设定：在双目视觉系统中设定相机的参数，包括内参和外参。
内参包括焦距、主点坐标等，外参包括旋转矩阵和平移向量等。
这些参数可以根据标定结果进行优化和调整。
5. 标定数据计算：根据拍摄的标定图像和特征点信息，计算出相机的内外参数以及畸变系数。
这一步通常涉及到复杂的数学计算和优化过程。
6. 验证标定结果：为了确保标定结果的准确性，可以使用一些验证方法。
例如，可以重新拍摄标定板并检测特征点，然后比较新旧标定结果的一致性。
此外，还可以使用一些评估指标，如重投影误差等来评估标定效果。
7. 调整参数：根据验证结果，如果标定效果不理想，可能需要
重新调整相机参数或重新拍摄标定图像，并重复上述步骤。
通过以上步骤，可以完成双目视觉系统的标定过程，为后续的立体匹配、三维重建等应用提供准确的相机参数和畸变校正。
双目结构光相机与双目结构光相机相互标定的原理
双目结构光相机与双目结构光相机相互标定的原理下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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opencv的双目立体校正函数 -回复
opencv的双目立体校正函数-回复如何使用OpenCV的双目立体校正函数。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多功能强大的算法和函数，用于图像处理和计算机视觉任务。
其中一个重要的功能是双目立体视觉，它可以利用两个摄像头的图像来计算出场景的深度信息。
在进行双目立体视觉之前，首先需要进行校正，以解决由于摄像头的不匹配而引起的视差。
在OpenCV中，双目立体校正函数可以用来校正双目摄像头。
它可以计算出摄像头的内外参数，并将图像进行校正，使得摄像头的光学中心、焦距和主轴对齐。
使用双目立体校正函数有助于提高双目立体视觉系统的稳定性和精度。
下面是使用OpenCV的双目立体校正函数的步骤。
步骤1：导入必要的库和模块首先需要导入OpenCV库和其他必要的模块，例如numpy等。
可以使用以下代码进行导入：pythonimport cv2import numpy as np步骤2：加载摄像头的参数双目立体校正函数需要摄像头的内外参数来进行校正。
通常可以使用标定模块对摄像头进行标定，获取内外参数。
将内外参数保存为xml文件，并使用以下代码加载参数到程序中：python加载摄像头参数left_camera_matrix = np.loadtxt('left_camera_matrix.xml')left_distortion = np.loadtxt('left_distortion.xml')right_camera_matrix = np.loadtxt('right_camera_matrix.xml') right_distortion = np.loadtxt('right_distortion.xml')rotation_matrix = np.loadtxt('rotation_matrix.xml')translation_vector = np.loadtxt('translation_vector.xml')步骤3：创建校正映射使用摄像头的内外参数，可以创建校正映射。
双目相机标定主点列坐标的差
双目相机标定主点列坐标的差双目相机标定是计算机视觉中的一项重要技术，用于确定双目相机的内外参数，以及主点列坐标的差异。
本文将从双目相机标定的原理、步骤和应用等方面进行详细阐述，以便读者全面了解双目相机标定主点列坐标的差。
双目相机是一种集成了两个摄像头的设备，模拟人类的双眼视觉系统。
通过两个摄像头的同时拍摄，可以获取不同视角的图像，从而实现深度感知和三维重建等功能。
然而，由于双目相机的内外参数存在差异，需要进行标定来准确测量和计算。
双目相机标定的主要目标是确定相机的内外参数，其中包括相机的焦距、主点位置、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。
而主点列坐标的差指的是两个摄像头主点在图像上的位置差异。
主点是相机投影中心，也是图像的中心点，标定主点列坐标的差可以帮助我们更准确地计算图像中物体的位置和距离。
双目相机标定的步骤分为内参标定和外参标定。
内参标定是通过拍摄不同的标定板图案，计算相机的焦距和主点位置等内部参数。
外参标定是通过拍摄不同的场景，计算相机的旋转矩阵和平移向量等外部参数。
通过这些参数的标定，我们可以建立相机模型，从而实现图像的几何校正和三维重建等功能。
为了进行双目相机标定，需要使用特殊的标定板进行拍摄。
标定板通常是由黑白相间的方格图案组成，具有已知的尺寸和形状。
在标定过程中，需要将标定板放置在不同位置和角度，并通过双目相机进行拍摄。
然后，通过对标定板图案的检测和匹配，可以计算出相机的内外参数。
双目相机标定的应用非常广泛。
在机器人导航和定位中，双目相机可以帮助机器人获取环境的深度信息，从而更精确地感知和理解周围环境。
在增强现实和虚拟现实领域，双目相机可以实现虚拟物体与真实世界的精确对齐。
在自动驾驶和无人机等领域，双目相机可以实现障碍物检测和距离测量，提高车辆和飞行器的安全性能。
总结起来，双目相机标定主点列坐标的差是一项重要的计算机视觉技术。
通过确定双目相机的内外参数，可以准确计算图像中物体的位置和距离。
摄像机标定之OpenCV
初学OpenCV之摄像机标定最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。
大致过程是图像获取->摄像机标定->特征提取->匹配->三维重建，当然开始可以进行图像预处理，矫正，后期可以进行点云的进一步处理，如渲染表面使其更接近于现实物体。
图像获取相对来说比较简单，用相机拍摄目标物（大型场景或特定小型的室内物体）。
但有两点需要注意：1、双目重建所需的图像一般为两张，角度相差不应过大，否则公共部分太少以至于重建效果不佳；整个过程简便，成本也不高，但缺陷是只有两张图像的点云所表示的物体信息不会很全面；2、标定所需的图像又是另外拍摄的，用张正友标定法的话，把印有黑白棋盘格的图像粘至硬纸板上，然后左右摄像机各自进行拍摄，理论上获得角度（图像）越多，最终标定结果越精确；标定板见下图：这里主要结合OpenCV对左右摄像机标定做一个简单的介绍，望朋友们指正，一起交流、进步。
摄像机的标定问题是机器视觉领域的入门问题，可以分为传统的摄像机定标方法和摄像机自定标方法。
定标的方法有很多中常见的有：Tsai（传统）和张正友（介于传统和自定标）等，摄像机成像模型和四个坐标系（通用原理）。
摄像机模型采用经典的小孔模型，如图中Oc（光心），像面π表示的是视野平面，其到光心的距离为f（镜头焦距）。
四个坐标系分别为：世界坐标系（Ow），摄像机坐标系（Oc），图像物理坐标系（O1，单位mm），图像像素坐标系（O，位于视野平面的左上角，单位pix）。
空间某点P到其像点p的坐标转换过程主要是通过这四套坐标系的三次转换实现的，首先将世界坐标系进行平移和转换得到摄像机坐标系，然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系，最后根据像素和公制单位的比率得到图像像素坐标系。
（实际的应用过程是这个的逆过程，即由像素长度获知实际的长度）。
ps：通过摄像头的标定，可以得到视野平面上的mm/pix分辨率，对于视野平面以外的物体还是需要通过坐标转换得到视野平面上。
opencv里双目系统标定方法
opencv里双目系统标定方法
双目视觉标定，真的有那么重要吗？
说实话，标定双目系统就像是给相机配上一副“眼镜”。
只有
眼镜配得准，看得才清楚。
所以，标定双目视觉系统，就是为了让
它更准确地“看”世界。
标定是个啥样的过程？
标定啊，简单来说，就是通过一系列操作，给相机找出它的
“眼睛”参数。
比如，它看东西的焦距、畸变，还有它跟世界之间
的位置关系。
听说张氏标定法挺火的？
对啊，张氏标定法就像是个“网红”方法。
它用个棋盘格模板，拍拍照片，就能算出相机的参数。
简单、快速，而且效果还不错。
Tsai两步法是不是也很厉害？
Tsai两步法啊，听起来就像是那种“老江湖”的方法。
它分两
步来，先大概算算，再精细调整。
虽然现在已经有些新方法比它更火，但在相机标定的历史上，它可是个里程碑。
标定要注意哪些事儿？
标定啊，可得小心点儿。
照片得拍清楚，数量也得够。
相机别动，不然结果就歪了。
最后，还得验证一下参数准不准，别白忙一场。
标定完了能干啥？
标定完了，相机就“开光”了，能更准确地看世界。
立体匹配、三维重建，啥都能干。
就像给你配了副好眼镜，看什么都清晰多了。
所以啊，标定双目视觉系统，真的挺重要的。
得好好对待，别
马虎了事儿。
基于OpenCV的双目视觉标定程序的开发
２Ｄ 平面标靶的摄像机标定方法， 只要求摄像机在不
同方位拍摄一个平面标靶， 能够满足嵌入式视觉系统
中 标 定 方 法 灵 活 、快 速 的 要 求 。
基于 ２Ｄ 标靶的平面标定方法， 标定过程分为两 步： ①计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵， 计
图 １ 平面标定模板
算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型， 只是根据平
Ｐ ｒｏｇｒａ ｍ Ｄｅ ｖｅ ｌｏｐｍｅ ｎｔ ｏｆ Ｃａ ｌｉｂｒａ ｔｉｏｎ
现 代
ｆｏｒ Ｂｉｎｏｃｕｌａ ｒ Ｖｉｓ ｉｏｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏｎ Ｏｐｅ ｎＣＶ
计
算
ＱＩＮ Ｂａｏ－ ｈｕａ ， ＺＨＡＮＧ Ｈａｉ
机
（总
（ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｂｅｉｈａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３）
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； 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
现 得的内部参数作为初值， 进行非线性优化搜索， 从而
代 计算出所有参数的准确值［２］。
开发案例
基于 Ｏｐｅ ｎＣＶ 的双目视觉标定程序的开发
秦保华 ， 张 海
（ 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院， 北京 １０００８３）
摘 要： 分析了基于 ２Ｄ 标靶的摄像机标定算法原理以及双目立体视觉系统摄像机的标定方法， 给出 了 基于 开 源 视觉 库 ＯｐｅｎＣＶ 的 摄像 机 标 定算 法 的 详细 处 理 流程 ， 实 现 了一 个 完 整 的摄像机标定程序， 可移植到嵌入式系统中。
opencv双目标定
opencv双目标定双目相机是指一种拥有两个摄像头的相机系统，它们被安装在相对固定的位置上，模拟人眼的视觉系统的工作原理，从而可以实时捕捉和测量目标的三维结构和运动信息。
为了实现有效的三维视觉分析和计算机视觉任务，需要进行相机标定，即确定相机的内参和外参。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了一系列用于相机标定的函数和工具。
下面将介绍如何使用OpenCV进行双目相机标定。
双目相机标定的步骤如下：1. 收集标定板图像，标定板是一个已知尺寸的棋盘格，通过拍摄不同姿态的标定板图像可以得到相机的内参和外参。
要注意的是，标定板要尽量填满整个图像空间，并且要保证标定板的图案清晰可见。
2. 在OpenCV中使用`cv::findChessboardCorners`函数寻找标定板的角点坐标。
该函数会返回标定板角点的像素坐标。
3. 使用`cv::calibrateCamera`函数进行内参标定，该函数会返回相机的内参矩阵和失真系数。
同时，还可以使用`cv::undistort`函数进行图像的去畸变操作。
4. 利用标定板角点的像素坐标和相应的三维世界坐标，使用`cv::stereoCalibrate`函数进行外参标定，该函数会返回两个相机之间的旋转矩阵和平移向量。
5. 对于双目图像，可以使用`cv::stereoRectify`函数进行图像的校正操作，使得两个相机的光轴平行，并且水平排布。
6. 校正后的图像可以用于立体视觉匹配和三维重建等任务。
对于立体视觉匹配，可以使用OpenCV中的`cv::StereoBM`和`cv::StereoSGBM`等函数进行视差图像的计算。
对于三维重建，可以根据得到的内参、外参和视差信息，利用三角测量等方法得到物体的三维坐标。
双目相机标定是计算机视觉中重要的一步，可以为后续的三维分析任务提供准确的视角和距离信息。
通过OpenCV提供的函数和工具，可以方便地进行双目相机标定，并且得到准确的内参、外参和视差信息，从而实现更精确的三维视觉分析。
双目立体配准标定常用方法
双目立体配准标定常用方法嘿，咱今儿就来唠唠双目立体配准标定常用的那些法子！你想想啊，这双目就好比咱的两只眼睛，要让它们能精准地配合，那可得有一套好办法才行嘞！先来说说基于特征点的方法。
这就好比是在茫茫人海中，通过一些特别的标志来找到对应的人。
咱在图像里找到那些明显的特征点，然后让两个图像里的这些点对上号。
这就像玩拼图一样，把这些特征点拼到一块儿，让图像能完美重合。
这可不是件容易的事儿啊，但一旦做好了，那效果可杠杠的！还有基于区域的方法呢。
这就像是把图像分成一块一块的区域，然后比较这些区域的相似性。
就好像分辨两块布料是不是一样的材质，得仔细瞅瞅它们的纹理啊、颜色啊啥的。
通过这样细致的比较，让双目能更好地协同工作。
再讲讲主动式的方法。
这就有点像主动出击，给图像加点特别的东西，让配准标定变得更容易。
比如说发射一些特定的光线或者图案，然后根据这些来进行精准的调整。
这就好比给双目配上了专门的导航，让它们能更准确地找到自己的位置。
你说这双目立体配准标定难不难？那肯定难啊！但咱不能因为难就退缩呀！就像爬山一样，虽然过程辛苦，但登顶后的风景那叫一个美！这些方法不就是我们攀登的工具嘛，用好了就能看到更精彩的世界。
咱再回过头想想，要是没有这些方法，那双目立体成像不就乱套啦？啥都看不清，那多糟糕呀！所以说呀，这些常用方法可真是太重要啦！它们就像是一双双神奇的手，把双目立体配准标定这件事儿变得有条有理。
咱生活中好多地方都得用到双目立体配准标定呢，像机器人导航啦，三维重建啦，这些都离不开它。
那这些方法不就成了幕后的大功臣嘛！所以啊，咱可得好好研究研究这些方法，让它们发挥出最大的作用。
可别小瞧了它们，它们虽然看起来不起眼，但真的是能解决大问题嘞！咱得像珍惜宝贝一样对待它们，让它们为我们的生活带来更多的便利和惊喜！咋样，现在是不是对双目立体配准标定常用方法有了更深的认识啦？。
双目标定
机器视觉双目标定1、当每个摄像机都有较为精确的标定结果时，双目标定结果如下：Intrinsic parameters of left camera:Focal Length: fc_left = [ 2177.72842 2176.84174 ] ?[ 8.07259 8.45254 ] Principal point: cc_left = [ 672.61693 534.01379 ] ?[ 7.39883 8.15984 ]Skew: alpha_c_left = [ -0.00086 ] ?[ 0.00051 ] => angle of pixel axes = 90.04935 ?0.02902 degreesDistortion: kc_left = [ -0.07896 0.29502 0.00132 0.00076 0.00000 ] ?[ 0.01535 0.25982 0.00109 0.00095 0.00000 ]Intrinsic parameters of right camera:Focal Length: fc_right = [ 2163.83881 2163.32796 ] ?[ 9.30096 9.57338 ] Principal point: cc_right = [ 645.29895 522.98303 ] ?[ 7.56162 8.40881 ]Skew: alpha_c_right = [ -0.00063 ] ?[ 0.00039 ] => angle of pixel axes = 90.03590 ?0.02244 degreesDistortion: kc_right = [ -0.08596 0.37126 0.00124 0.00022 0.00000 ] ?[ 0.01881 0.32906 0.00107 0.00094 0.00000 ]由右摄像机到左摄像机的转移矩阵参数如下：Extrinsic parameters (position of right camera wrt left camera):Rotation vector: om = [ -0.00439 0.56187 -0.15023 ]Translation vector: T = [ -476.52367 30.55640 108.04757 ]经过优化计算的双目标定参数如下：Stereo calibration parameters after optimization:Intrinsic parameters of left camera:Focal Length: fc_left = [ 2172.17789 2171.01974 ] ?[ 3.39627 3.48103 ] Principal point: cc_left = [ 668.85743 527.52647 ] ?[ 5.55369 5.87557 ]Skew: alpha_c_left = [ -0.00060 ] ?[ 0.00018 ] => angle of pixel axes = 90.03448 ?0.01051 degreesDistortion: kc_left = [ -0.07210 0.20249 0.00047 0.00076 0.00000 ] ?[ 0.01505 0.25474 0.00079 0.00088 0.00000 ]Intrinsic parameters of right camera:Focal Length: fc_right = [ 2160.42479 2160.00201 ] ?[ 3.14030 3.19895 ] Principal point: cc_right = [ 643.46095 520.91130 ] ?[ 5.63164 6.66021 ]Skew: alpha_c_right = [ -0.00064 ] ?[ 0.00018 ] => angle of pixel axes = 90.03654 ?0.01053 degreesDistortion: kc_right = [ -0.08472 0.40599 0.00078 0.00004 0.00000 ] ?[ 0.01815 0.32104 0.00090 0.00089 0.00000 ]经过优化的由右摄像机到左摄像机的转移参数如下：Extrinsic parameters (position of right camera wrt left camera):Rotation vector: om = [ -0.00301 0.56056 -0.15142 ] ?[ 0.00339 0.00358 0.00135 ]Translation vector: T = [ -475.26344 30.21317 108.91444 ] ?[ 0.56879 0.41775 1.77009 ]2、当假设左摄像机标定不准确时，双目参数标定结果如下：Stereo calibration parameters after optimization:Intrinsic parameters of left camera:Focal Length: fc_left = [ 2108.77677 2114.14521 ] ?[ 21.71019 22.46979 ] Principal point: cc_left = [ 601.03220 510.11670 ] ?[ 30.05292 31.78454 ] Skew: alpha_c_left = [ 0.00234 ] ?[ 0.00124 ] => angle of pixel axes = 89.86589 ?0.07126 degreesDistortion: kc_left = [ 0.10445 -3.07568 0.00841 -0.00579 0.00000 ] ?[ 0.12608 2.64395 0.00496 0.00496 0.00000 ]Intrinsic parameters of right camera:Focal Length: fc_right = [ 2179.52812 2182.37524 ] ?[ 21.31017 22.05982 ] Principal point: cc_right = [ 627.40875 574.31260 ] ?[ 38.81165 46.00300 ] Skew: alpha_c_right = [ 0.00097 ] ?[ 0.00142 ] => angle of pixel axes = 89.94445 ?0.08162 degreesDistortion: kc_right = [ -0.07869 0.32695 0.00815 0.00001 0.00000 ] ?[ 0.12216 2.14894 0.00633 0.00595 0.00000 ]由右摄像机到左摄像机的转移矩阵参数为：Extrinsic parameters (position of right camera wrt left camera):Rotation vector: om = [ 0.02263 0.53459 -0.14607 ] ?[ 0.02164 0.02236 0.00849 ] Translation vector: T = [ -460.11167 22.98873 139.60998 ] ?[ 3.96113 3.4329911.75270 ]3、单目标定时，左摄像机内参外参未经过优化，右摄像机参数经过优化后的双目标定结果：Stereo calibration parameters after optimization:Intrinsic parameters of left camera:Focal Length: fc_left = [ 2172.45537 2171.39104 ] ?[ 3.28073 3.36319 ] Principal point: cc_left = [ 668.17341 527.56531 ] ?[ 5.36590 5.67801 ]Skew: alpha_c_left = [ -0.00058 ] ?[ 0.00018 ] => angle of pixel axes = 90.03325 ?0.01013 degreesDistortion: kc_left = [ -0.07196 0.20155 0.00042 0.00062 0.00000 ] ?[ 0.01458 0.24770 0.00076 0.00085 0.00000 ]Intrinsic parameters of right camera:Focal Length: fc_right = [ 2160.61996 2160.22496 ] ?[ 3.03385 3.09059 ] Principal point: cc_right = [ 643.12268 520.59028 ] ?[ 5.44145 6.43872 ]Skew: alpha_c_right = [ -0.00063 ] ?[ 0.00018 ] => angle of pixel axes = 90.03625 ?0.01017 degreesDistortion: kc_right = [ -0.08415 0.39172 0.00072 0.00002 0.00000 ] ?[ 0.01755 0.31097 0.00087 0.00086 0.00000 ]由右摄像机到左摄像机的转移矩阵如下：Extrinsic parameters (position of right camera wrt left camera):Rotation vector: om = [ -0.00318 0.56035 -0.15147 ] ?[ 0.00327 0.00346 0.00131 ]Translation vector: T = [ -475.28990 30.26048 108.93907 ] ?[ 0.54961 0.40372 1.71014 ]。
基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计
基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计作者：吴世迪石成江何万涛来源：《科技创新与应用》2017年第10期摘要：逆向工程技术采用了通过测量实际物体的尺寸转换为3D模型的方法。
文章着眼于长距离广角度下相对低精度的视觉影像测量标定，对此进行了优化设计。
通过CCD摄像机获得平面图像后使用opencv滤波处理，精确识别测量物外观轮廓和激光点，综合激光角度和光斑到像平面的距离求解相机在世界坐标系下的参数矩阵。
关键词：结构光测量；相机标定；opencv滤波；轮廓提取1 绪论结构光测量原理及相机标定简介光栅投影仪CCD相机安装位置如图1所示。
从光栅投影仪发出的光栅投射到零坐标平面上经过物体表面轮廓阻挡产生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相机获取分时多帧图像识别分析后得到像点实际高度。
作为描述被测物体空间位置的绝对坐标系被称为世界坐标系，用来描述摄像机像素平面成像的2D位置关系的平面坐标系称为摄像机坐标系。
摄像机坐标系与世界坐标系的相对位置关系可以用一个旋转矩阵和一个平移向量来描述。
由于测量对象为较大尺寸和较大视角的情况，所以忽略透镜的径向轴向畸变可以得到透视变换矩阵A。
其中[XW YW ZW 1]T为世界坐标系下的三维坐标，[u v 1]T为对应的像平面坐标aij为透视变换矩阵A的元素，化简后得到一个线性方程组。
对于每个世界坐标系下已知其对应关系的图像点，由上述方程组可知，在不少于六个对应坐标点带入后可求解矩阵A。
较多的对应点带入后可以得到更多更多的线性约束关系方程组，用最小二乘法求解矩阵A取值更精确，从而降低误差影响。
基于以上取点需求，引入一种激光测距配合角度旋转的方式完成相机标定。
2 光斑图像采集（1）图2中坐标原点位光源位置，由卡尺和激光测距度数配合安装调试为零位置。
固定在可以水平旋转和竖直垂直于纸面方向旋转的两个旋转台上。
当两个转台安不同角度旋转定位时，就可以分别取到图示网格状交点的各个位置。
基于OpenCV的双目摄像机标定技术研究_王长元
一般我们考虑前四个畸变参数 。 ｋ ｐ ２， ３， 即 Ｏ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 提供了一个直接 使 用 的 矫 正 算 法 ， ｐ ） 输入 原 始 图 像 和 由 函 数 ｃ 得 ｖ Ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｅ Ｃ ａ ｍ ｅ ｒ ａ ２（ 到的畸变系数 。
（ ）
（ ） １
４ 双目摄像机标定原理
２ ２ ） ］ ｘ ｘ＋ ［ ２ ｒ ＋２ ｘ ｐ ｙ＋ｐ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ＝ １ ２（ ２ ２ （ ） ｒ ＋２ ＋２ ｘ］ ３ ｙ ｙ＋ ［ ｐ ｙ） ｐ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ＝ １（ ２ 因此 ， 共 有 五 个 需 要 的 畸 变 参 数： ｋ ｋ ｐ １， ２， １，
Ｖ ｏ ｌ ． ４ ２Ｎ ｏ ． １ ２ ２ ３ ９ ２
计算机与数字工程 Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｅ ｒ ＆Ｄ ｉ ｉ ｔ ａ ｌ Ｅ ｎ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｐ ｇ ｇ ｇ
总第 ３ ０ ２期 ２ ０ １ ４ 年第 １ ２期
基于 Ｏ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 的双目摄像机标定技术研究 ｐ
王长元 邢世蒙
标定实现过程本设计是在windows2007平台下在vc环境下配置opencv1使用的求解焦距和偏移的算法是基于张有正的方法求解畸变参数的方法是基于brownopencv所使用的标定物是用不同黑白方块构成的平面格子通常称为棋盘原理上任何合适的表征物体都可以作为标定物由于三维标定物难以制作故opencv使用的不是基于3d构造物体的场景而是使用平面物体的多个场景opencv有内建的把棋盘当作定标设备的方法参见cvfindchessboardcorners双目摄像机标定的流程如图4所示
图 １ 成像点之间的关系图
＊
收稿日期 ： 修回日期 ： ２ ０ １ ４年６月６日， ２ ０ １ ４年７月２ ５日 作者简介 ： 王长元 ， 男， 博士 ， 教授 ， 研究方向 ： 模式识别与 图 像 处 理 。 邢 世 蒙 ， 女， 硕士研究生， 研究方 向： 模式识别与 图像处理 。
opencv的相机标定方法
opencv的相机标定方法相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它的目标是通过对相机进行一系列的测量来确定相机的内部参数和外部参数，从而提高图像处理和计算机视觉任务的精确度和稳定性。
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了多种相机标定方法。
1.单目相机标定方法：单目相机标定是指使用一个相机拍摄多张不同的棋盘格图像，通过提取图像中的棋盘格角点来确定相机的内部参数和外部参数。
OpenCV中提供了函数`cv::calibrateCamera(`来进行单目相机标定。
该函数需要输入一组棋盘格图像，每幅图像中的棋盘格角点坐标，以及每个角点在现实世界中的坐标。
函数根据这些数据计算相机的内部参数矩阵、畸变系数和每幅图像的旋转矩阵和平移向量。
2.双目相机标定方法：双目相机标定是指使用一对相机拍摄同一场景的图像，并通过识别这些图像中的共享特征点来计算相机的内部参数和外部参数。
OpenCV中提供了函数`cv::stereoCalibrate(`来进行双目相机标定。
该函数需要输入两个相机拍摄的图像，每幅图像中的特征点坐标，以及每个特征点在现实世界中的坐标。
函数根据这些数据计算两个相机的内部参数矩阵、畸变系数和旋转矩阵、平移向量之间的转换关系。
3.深度相机标定方法：深度相机标定是指使用深度相机（如Kinect）拍摄不同的场景，并通过识别图像中的特征点来确定深度相机的内部参数和外部参数。
OpenCV 中提供了函数`cv::rgbd::calibrate(`来进行深度相机标定。
该函数需要输入一系列深度图像和对应的RGB图像，以及特征点的坐标。
函数根据这些数据计算深度相机的内部参数矩阵和旋转矩阵、平移向量之间的转换关系。
4.灰度相机标定方法：灰度相机标定是指使用灰度相机（只能获取灰度图像）进行标定。
与单目相机标定类似，灰度相机标定也是通过拍摄多张棋盘格图像，提取角点坐标进行计算。
OpenCV中提供了函数`cv::calibrateCamera(`来进行灰度相机标定，其使用方式与单目相机标定相似。
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node["Show_UndistortedImage"] >> showUndistorsed;
node["Input"] >> input;
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#pragma comment(lib, "opencv_core249.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_highgui249.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_nonfree249.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_imgproc249.lib")
node["Calibrate_AssumeZeroTangentialDistortion"] >> calibZeroTangentDist;
node["Calibrate_FixPrincipalPointAtTheCenter"] >> calibFixPrincipalPoint;
if (inputType == VIDEO_FILE)
inputCapture.open(input);
if (inputType != IMAGE_LIST && !inputCapture.isOpened())
}
else
inputType = VIDEO_FILE;
}
if (inputType == CAMERA)
inputCapture.open(cameraID);
{
cerr << "Invalid Board size: " << boardSize.width << " " << boardSize.height << endl;
goodInput = false;
}
if (squareSize <= 10e-6)
node["Square_Size"] >> squareSize;
node["Calibrate_NrOfFrameToUse"] >> nrFrames;
node["Calibrate_FixAspectRatio"] >> aspectRatio;
{
inputType = IMAGE_LIST;
nrFrames = (nrFrames < (int)imageList.size()) ? nrFrames : (int)imageList.size();
node["Write_DetectedFeaturePoints"] >> bwritePoints;
node["Write_extrinsicParameters"] >> bwriteExtrinsics;
node["Write_outputFileName"] >> outputFileName;
<< "Write_DetectedFeaturePoints" << bwritePoints
<< "Write_extrinsicParameters" << bwriteExtrinsics
<< "Write_outputFileName" << outputFileName
#pragma comment(lib, "opencv_calib3d249.lib")
#else
#pragma comment(lib, "opencv_features2d249d.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_core249d.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_highgui249d.lib")
<< "Usage: calibration configurationFile" << endl
<< "Near the sample file you'll find the configuration file, which has detailed help of "
enum Pattern { NOT_EXISTING, CHESSBOARD, CIRCLES_GRID, ASYMMETRIC_CIRCLES_GRID };
enum InputType {INVALID, CAMERA, VIDEO_FILE, IMAGE_LIST};
void write(FileStorage& fs) const //Write serialization for this class
<< "Input" << input
<< "}";
}
void read(const FileNode& node) //Read serialization for this class
inputType = INVALID;
else
{
if (input[0] >= '0' && input[0] <= '9')
{
stringstream ss(input);
{
fs << "{" << "BoardSize_Width" << boardSize.width
<< "BoardSize_Height" << boardSize.height
<< "Square_Size" << squareSize
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>
#include <opencv2/highgui/lt;opencv2/features2d/features2d.hpp>
#ifndef DEBUG
#pragma comment(lib, "opencv_features2d249.lib")
# define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#endif
using namespace cv;
using namespace std;
static void help()
{
cout << "This is a camera calibration sample." << endl
#pragma comment(lib, "opencv_nonfree249d.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_imgproc249d.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_calib3d249d.lib")
#endif
#ifndef _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
<< "Show_UndistortedImage" << showUndistorsed
<< "Input_FlipAroundHorizontalAxis" << flipVertical
<< "Input_Delay" << delay
{
node["BoardSize_Width" ] >> boardSize.width;
node["BoardSize_Height"] >> boardSize.height;
node["Calibrate_Pattern"] >> patternToUse;
ss >> cameraID;
inputType = CAMERA;
}
else
{
if (readStringList(input, imageList))
{
cerr << "Invalid square size " << squareSize << endl;