一、准备
事先需要把标定图片放在images目录下：
calibdata.txt的内容是标定图片的路径+图片文件名称：
希望对大家有帮助！！！（目前我使用的VS是2019版本，opencv4_1_2）。
二、代码
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
string dir = "E:\\myProgame\\CameraCalibration\\CameraCalibration\\"; // 存储标定图片路径的txt文件所在路径
ifstream fin(dir + "calibdata.txt"); // 读取标定图片的路径，以输入方式打开文件
if (!fin)
{
cerr << "没有找到文件" << endl;
return -1;
}
ofstream fout(dir + "calibration_result.txt"); // 输出结果保存在此文本文件下，以输出方式打开文件
cout << "1、开始提取角点……" << endl; // points_all_images
int image_nums = 0; // 有效图片数量统计
int points_per_row = 9; // 标定版每行的内点数
int points_per_col = 6; // 标定版每列的内点数
Size image_size; // 图片尺寸
Size corner_size(points_per_row, points_per_col); // 标定板每行每列角点个数，共9*6个角点
vector<Point2f> points_per_image; // 缓存每幅图检测到的角点
vector<vector<Point2f>> points_all_images; // 保存检测到的所有角点
string image_file_name; // 声明一个文件名的字符串
Mat image_raw, image_gray; // 彩色图，灰度图
while (getline(fin, image_file_name))
{
image_raw = imread(image_file_name); // 按照RGB图像读取数据
cvtColor(image_raw, image_gray, COLOR_BGR2GRAY); // 将BGR图转化为灰度图
bool success = findChessboardCorners(image_gray, corner_size, points_per_image); // 角点检测
if (!success)
{
cout << "角点提取失败" << endl;
exit(1); // 非正常执行导致退出程序
}
else
{
find4QuadCornerSubpix(image_gray, points_per_image, Size(5, 5)); // 亚像素角点，也可使用cornerSubPix()
points_all_images.push_back(points_per_image); // 保存亚像素角点
}
if (image_nums == 0)
{
cout << "channels = " << image_raw.channels() << endl; // 图像的通道数
cout << "image type = " << image_raw.type() << endl; // 数据类型，CV_8UC3
image_size.width = image_raw.cols; // 图像的宽,对应着列数(x)
image_size.height = image_raw.rows; // 图像的高,对应着行数(y)
cout << "image width = " << image_size.width << endl; // 打印图像宽
cout << "image height = " << image_size.height << endl; // 打印图像高
}
image_nums++;
}
cout << "image_nums = " << image_nums << endl; // 输出图像数目
cout << "2、开始计算角点3D坐标……" << endl; // points3D_all_images
Size block_size(10, 10); // 每个小方格实际大小10mm,(w,h)
vector<Point3f> points3D_per_image; // 初始化角点三维坐标,从左到右,从上到下
Point3f point3D; // 3D点(x,y,z)
for (int i = 0; i < corner_size.height; i++) // 第i行---y
{
for (int j = 0; j < corner_size.width; j++) // 第j列---x
{
point3D = Point3f(block_size.width * j, block_size.height * i, 0);
points3D_per_image.push_back(point3D);
}
}
vector<vector<Point3f>> points3D_all_images(image_nums, points3D_per_image); // 保存所有图像角点的三维坐标
int point_counts = corner_size.area(); // 每张图片上角点个数
cout << "3、开始标定相机……" << endl; // calibrateCamera
Mat cameraMat(3, 3, CV_32FC1, Scalar::all(0)); // 内参矩阵3*3
Mat distCoeffs(1, 5, CV_32FC1, Scalar::all(0)); // 畸变矩阵1*5，既考虑径向畸变，又考虑切向
vector<Mat> rotationMat; // 旋转矩阵
vector<Mat> translationMat; // 平移矩阵
calibrateCamera(points3D_all_images, points_all_images, image_size, cameraMat, distCoeffs, rotationMat, translationMat, 0); // 标定
cout << "4、开始对标定结果进行评价……" << endl; // projectPoints
double total_err = 0.0; // 所有图像平均误差总和
double err = 0.0; // 每幅图像的平均误差
vector<Point2f> points_reproject; // 重投影点
fout << "计算每幅图像的标定误差：" << endl;
for (int i = 0; i < image_nums; i++)
{
points_per_image = points_all_images[i]; // 第i张图像提取角点
points3D_per_image = points3D_all_images[i]; // 第i张图像中角点的3D坐标
projectPoints(points3D_per_image, rotationMat[i], translationMat[i], cameraMat, distCoeffs, points_reproject); // 重投影
Mat detect_points_Mat(1, points_per_image.size(), CV_32FC2); // 变为1*S的矩阵,2通道保存提取角点的像素坐标
Mat points_reproj_Mat(1, points_reproject.size(), CV_32FC2); // 变为1*S的矩阵,2通道保存投影角点的像素坐标
for (int j = 0; j < points_per_image.size(); j++)
{
detect_points_Mat.at<Vec2f>(0, j) = Vec2f(points_per_image[j].x, points_per_image[j].y);
points_reproj_Mat.at<Vec2f>(0, j) = Vec2f(points_reproject[j].x, points_reproject[j].y);
}
err = norm(points_reproj_Mat, detect_points_Mat, NormTypes::NORM_L2); // 计算两者之间的误差
total_err += err /= point_counts;
fout << "第" << i + 1 << "幅图像的平均误差为： " << err << "像素" << endl;
}
fout << "总体平均误差为： " << total_err / image_nums << "像素" << endl << endl;
cout << "5、将标定结果写入文件……" << endl;
fout << "相机内参数矩阵:" << endl << cameraMat << endl << endl;
fout << "相机的畸变系数:" << endl << distCoeffs << endl << endl;
Mat rotate_Mat = Mat(3, 3, CV_32FC1, Scalar::all(0)); // 保存旋转矩阵
for (int i = 0; i < image_nums; i++)
{
Rodrigues(rotationMat[i], rotate_Mat); // 将旋转向量通过罗德里格斯公式转换为旋转矩阵
fout << "第" << i + 1 << "幅图像的旋转矩阵为：" << endl << rotate_Mat << endl << endl;
fout << "第" << i + 1 << "幅图像的平移向量为：" << endl << translationMat[i] << endl << endl;
}
fout << endl;
fout.close();
return 0;
}拍摄图像示例
标定结果保存在一个txt文件中：
三、核心函数解析
1、角点检测函数
bool success = findChessboardCorners(image_gray, corner_size, points_per_image);输入：灰度图像image_gray；角点个数大小corner_size，如Size(9,6)；
输出：所有角点在图像上的像素坐标points_per_image
2、提取亚像素角点坐标
find4QuadCornerSubpix(image_gray, points_per_image, Size(5, 5)); 输入：灰度图像image_gray；角点像素坐标points_per_image
输出：角点亚像素坐标points_per_image
3、标定相机
calibrateCamera(points3D_all_images, points_all_images, image_size, camera_K, distCoeffs, rotationMat, translationMat, 0); 输入：
* points3D_all_images: 真实三维坐标，格式vector<vector<cv::Point3f>>
* points_all_images: 提取的角点，格式vector<vector<Point2f>>
* image_size: 图像尺寸
输出：
* camera_K : 内参矩阵K，格式Mat(3,3)
* distCoeffs: 畸变参数，径向畸变k1,k2，切向畸变p1,p2，径向畸变k3，格式Mat(1,5)
* rotationMat: 每个图片的旋转向量，格式vector<Mat>
* translationMat: 每个图片的平移向量，格式vector<Mat>
4、重投影
projectPoints(points3D_per_image, rotationMat[i], translationMat[i], camera_K, distCoeffs, points_reproj);输入：图像中角点的真实世界坐标points3D_per_image，格式vector<Point3f>
输出：重投影后像素点坐标points_reproj，格式vector<Point2f>
重投影公式：
四、标定相机原理
参考：相机标定（六）—— 张正友标定法__归尘_的博客-CSDN博客_张正友标定法
参考：Camera Calibration and 3D Reconstruction — OpenCV 2.4.13.7 documentation文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-452802.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-452802.html
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