MATLAB相机标定及OpenCV畸变校准

https://blog.csdn.net/lql0716/article/details/71973318?locationNum=8&fps=1
用相机进行拍照，从不同的角度进行拍照，为了达到较高的精度，图片的数目至少要20张左右。（注意拍照时的分辨率要固定，且图片的尺寸要一致！）

MATLAB相机标定
步骤：

启动：cameraCalibrator回车

add images

设置棋盘格的尺寸（mm），提前量一下。

设置参数。包括径向畸变参数的个数（2/3）、是否计算切向畸变。

开始标定

参数导出，保存的参数是一种特殊的数据结构，里面包含了相机内参（IntrinsicMatrix）、径向畸变(RadialDistortion)、切向畸变（TangentialDistortion）、相机的外参（RotationMatrices，TranslationVectors）等。

畸变参数，总共有五个，径向畸变3个（k1,k2,k3）和切向畸变2个(p1,p2)。
以及在OpenCV中的畸变系数的排列（这点一定要注意k1，k2，p1，p2，k3），千万不要以为k是连着的。

并且通过实验表明，三个参数的时候由于k3所对应的非线性较为剧烈。估计的不好，容易产生极大的扭曲，所以我们在MATLAB中选择使用两参数，并且选择错切和桶形畸变。


这个MATLAB函数将内矩阵和畸变矩阵输出到xml中，方便OpenCV读取。
注意事项（1.相机内参矩阵，千万记住要转置2.相机径向畸变参数向量这里是1*2的）

function writeXML(cameraParams,file)
%writeXML(cameraParams,file)
%功能：将相机校正的参数保存为xml文件
%输入：
%cameraParams：相机校正数据结构
%file：xml文件名
%说明在xml文件是由一层层的节点组成的。
%首先创建父节点 fatherNode，
%然后创建子节点 childNode=docNode.createElement(childNodeName)，
%再将子节点添加到父节点 fatherNode.appendChild(childNode)
docNode = com.mathworks.xml.XMLUtils.createDocument('opencv_storage'); %创建xml文件对象
docRootNode = docNode.getDocumentElement; %获取根节点
IntrinsicMatrix = ((cameraParams.IntrinsicMatrix)'); %*相机内参矩阵，千万记住要转置*
RadialDistortion = cameraParams.RadialDistortion; %相机径向畸变参数向量1*3
TangentialDistortion =cameraParams.TangentialDistortion; %相机切向畸变向量1*2
%Distortion = [RadialDistortion(1:2),TangentialDistortion,RadialDistortion(3)]; %当RadialDistortion为3维时，构成opencv中的畸变系数向量[k1,k2,p1,p2,k3]
Distortion = [RadialDistortion(1:2),TangentialDistortion,0]; %当RadialDistortion为2维时，构成opencv中的畸变系数向量[k1,k2,p1,p2,k3]

camera_matrix = docNode.createElement('camera-matrix'); %创建mat节点
camera_matrix.setAttribute('type_id','opencv-matrix'); %设置mat节点属性
rows = docNode.createElement('rows'); %创建行节点
rows.appendChild(docNode.createTextNode(sprintf('%d',3))); %创建文本节点，并作为行的子节点
camera_matrix.appendChild(rows); %将行节点作为mat子节点

cols = docNode.createElement('cols');
cols.appendChild(docNode.createTextNode(sprintf('%d',3)));
camera_matrix.appendChild(cols);

dt = docNode.createElement('dt');
dt.appendChild(docNode.createTextNode('d'));
camera_matrix.appendChild(dt);

data = docNode.createElement('data');
for i=1:3
    for j=1:3
        data.appendChild(docNode.createTextNode(sprintf('%.16f ',IntrinsicMatrix(i,j))));
    end
    data.appendChild(docNode.createTextNode(sprintf('\n')));
end
camera_matrix.appendChild(data);
docRootNode.appendChild(camera_matrix);

distortion = docNode.createElement('distortion');
distortion.setAttribute('type_id','opencv-matrix');
rows = docNode.createElement('rows');
rows.appendChild(docNode.createTextNode(sprintf('%d',5)));
distortion.appendChild(rows);

cols = docNode.createElement('cols');
cols.appendChild(docNode.createTextNode(sprintf('%d',1)));
distortion.appendChild(cols);

dt = docNode.createElement('dt');
dt.appendChild(docNode.createTextNode('d'));
distortion.appendChild(dt);
data = docNode.createElement('data');
for i=1:5
      data.appendChild(docNode.createTextNode(sprintf('%.16f ',Distortion(i))));
end
distortion.appendChild(data);

docRootNode.appendChild(distortion);

xmlFileName = file;
xmlwrite(xmlFileName,docNode);
end

在matlab命令行输入：

writeXML(cameraParams,'cameraParams.xml');

这个OpenCV代码是将xml读取，并且对一张照片进行畸变校准。

#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

/**
 * @主函数
 */
int main( )
{

	/// 读取一副图片，不改变图片本身的颜色类型（该读取方式为DOS运行模式）
		Mat src = imread( "1.jpg");
		Mat distortion = src.clone();
		Mat camera_matrix = Mat(3, 3, CV_32FC1);
		Mat distortion_coefficients;


		//导入相机内参和畸变系数矩阵
		FileStorage file_storage("cameraParams.xml", FileStorage::READ);
		file_storage["camera-matrix"] >> camera_matrix;
		file_storage["distortion"] >> distortion_coefficients;
		file_storage.release();
		//矫正
		undistort(src, distortion, camera_matrix, distortion_coefficients);

		imshow("img", src);
		imshow("undistort", distortion);
		imwrite("undistort.jpg", distortion);

		waitKey(0);
		return 0;
}

下面是后话了。（可以不看）
利用求得的相机的内参和外参数据，可以对图像进行畸变的矫正，这里有两种方法可以达到矫正的目的，分别说明一下。

方法一：使用initUndistortRectifyMap和remap两个函数配合实现。

initUndistortRectifyMap用来计算畸变映射，remap把求得的映射应用到图像上。

initUndistortRectifyMap的函数原型：

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
//! initializes maps for cv::remap() to correct lens distortion and optionally rectify the image
CV_EXPORTS_W void initUndistortRectifyMap( InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
InputArray R, InputArray newCameraMatrix,
Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2 );
第一个参数cameraMatrix为之前求得的相机的内参矩阵；

第二个参数distCoeffs为之前求得的相机畸变矩阵；

第三个参数R，可选的输入，是第一和第二相机坐标之间的旋转矩阵；

第四个参数newCameraMatrix，输入的校正后的3X3摄像机矩阵；

第五个参数size，摄像机采集的无失真的图像尺寸；

第六个参数m1type，定义map1的数据类型，可以是CV_32FC1或者CV_16SC2；

第七个参数map1和第八个参数map2，输出的X/Y坐标重映射参数；

remap函数原型：

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
//! warps the image using the precomputed maps. The maps are stored in either floating-point or integer fixed-point format
CV_EXPORTS_W void remap( InputArray src, OutputArray dst,
InputArray map1, InputArray map2,
int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue=Scalar());

第一个参数src，输入参数，代表畸变的原始图像；

第二个参数dst，矫正后的输出图像，跟输入图像具有相同的类型和大小；

第三个参数map1和第四个参数map2，X坐标和Y坐标的映射；

第五个参数interpolation，定义图像的插值方式；

第六个参数borderMode，定义边界填充方式；

方法二：使用undistort函数实现

undistort函数原型：

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
//! corrects lens distortion for the given camera matrix and distortion coefficients
CV_EXPORTS_W void undistort( InputArray src, OutputArray dst,
InputArray cameraMatrix,
InputArray distCoeffs,
InputArray newCameraMatrix=noArray() );

第一个参数src，输入参数，代表畸变的原始图像；

第二个参数dst，矫正后的输出图像，跟输入图像具有相同的类型和大小；

第三个参数cameraMatrix为之前求得的相机的内参矩阵；

第四个参数distCoeffs为之前求得的相机畸变矩阵；

第五个参数newCameraMatrix，默认跟cameraMatrix保持一致；

方法一相比方法二执行效率更高一些，推荐使用。