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本文介绍使用OpenCV自带的标定例程对单目摄像头标定的过程。
操作系统:Linux
OpenCV版本:3.2.0
摄像头:640×480像素,90度广角镜头
进入OpenCV安装目录,找到samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration
目录,把它拷贝到一个合适的位置。(因为可能需要修改一些代码,因此不建议直接在原目录下使用。)
找到camera_calibration/in_VID5.xml
文件,这是标定程序使用的配置文件,需要设置里面的几个参数。
1.棋盘格的宽度和高度。
1 <!-- Number of inner corners per a item row and column. (square, circle) -->
2 <BoardSize_Width>9</BoardSize_Width>
3 <BoardSize_Height>6</BoardSize_Height>
需要特别注意的是,这里的宽度和高度是指内部交叉点的个数,而不是方形格的个数。如下图所示的棋盘格,内部交叉点的宽度是9,高度是6。请务必填写正确,否则无法标定。
2.每格的宽度
每格的宽度应设置为实际的毫米数,该参数的实际用途尚待考证。目前看来,即使设置的不准确也无大碍。
1 <!-- The size of a square in some user defined metric system (pixel, millimeter)-->
2 <Square_Size>20</Square_Size>
1 <!-- The input to use for calibration.
2 To use an input camera -> give the ID of the camera, like "1"
3 To use an input video -> give the path of the input video, like "/tmp/x.avi"
4 To use an image list -> give the path to the XML or YAML file containing the list of the images, like "/tmp/circles_list.xml"
5 -->
6 <Input>"1"</Input>
新建camera_calibration/CMakeLists.txt
文件,写入如下内容。
1 project(Camera_Calibration)
2 set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
3
4 find_package(OpenCV 3.0 QUIET)
5 if(NOT OpenCV_FOUND)
6 find_package(OpenCV 2.4.3 QUIET)
7 if(NOT OpenCV_FOUND)
8 message(FATAL_ERROR "OpenCV > 2.4.3 not found.")
9 endif()
10 endif()
11
12 include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIR})
13 add_executable(Camera_Calibration camera_calibration.cpp)
14 target_link_libraries(Camera_Calibration ${OpenCV_LIBS})
编译
1 wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ cmake ..
2 wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ make
运行时需要传入配置文件:
wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ Camera_Calibration ../in_VID5.xml
程序启动后会出现当前摄像头拍摄到的画面,右下角有操作提示。按下键盘‘q‘键开始标定。请务必使摄像头从不同方向拍摄棋盘格,以保证程序准确计算图像畸变。共拍摄25张照片后自动结束标定,标定结果写入camera_calibration/out_camera_data.xml
。此时,为了查看标定效果,可以按下键盘‘u‘键,画面将切换到去畸变后的图像,如果畸变完全消除,则标定成功,否则应该重新标定。
这里有一些注意事项:
现在,就可以使用标定好的相机内参和畸变系数啦!
有了标定好的参数,如何把输入图片的畸变去除呢?其实很简单,只需要调用OpenCV提供的一个函数就可以了:
cv::undistort(temp, frame, mK, mDistCoef);
其中,temp为原图片,frame为去畸变后的图片,mK为相机内参数矩阵,mDistCoef为畸变矩阵。后两个矩阵都可以在camera_calibration/out_camera_data.xml
中找到。
光会用还不够,我们应该至少了解为什么需要标定,标定有什么用。
简单来说,标定是为了能够从空间点的像素坐标映射到世界坐标,这是3D立体视觉必须经过的过程。这一过程需要三步,第一步从畸变的像素坐标映射到去畸变的像素坐标,需要用到畸变矩阵mDistCoef;第二步从去畸变的像素坐标映射到相机坐标,需要用到相机内参数矩阵mK;第三步从相机坐标映射到世界坐标,需要用到相机外参数矩阵,也就是相机位姿变换矩阵。下图展示了第二步和第三步的过程。
OpenCV 相机参数标定(Camera Calibration)
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原文地址:https://www.cnblogs.com/ybqjymy/p/12510022.html