opencv中cvCalibrateCamera2()的函数细解

  在标定摄像机的过程中，我们通常是要计算出摄像机的内参数矩阵和畸变系数，以便后来对图像进行校正和重构出图像的三维场景。

     在opencv中提供了一个cvCalibrateCamera2()函数，使用该函数，我们可以一次性得到摄像机内参数矩阵，畸变系数，旋转向量和平移矩阵。

    在这个函数中，计算内参数矩阵的原理其实是用了张正友的标定算法（如果想了解算法的详细情况，请参考他的《A Flexible New Technique for Camera Calibration》论文）在这里我只做简单的原理介绍。

   在前文中我曾经推导过单应性矩阵H=sM[r1 r2 r3 t],注意，我们此时的z平面为0，所以旋转向量第三个没有用，所以H=sM[r1 r2 t],我们设H=[h1 h2 h3],则可列出三个等式，h1=sMr1,h2=sMr2,h3=sMt,而我们在构造旋的旋转向量是相互正交的，即我们可以得到两个性质：一r1的转置矩阵乘以r2是等于0，二旋转向量的单位长度也相等，||r1||=||r2||,那么由此我们可以导出两个约束：

1
2
，利用这两个约束，我们同时得到k个棋盘图像，堆叠方程，便可解出内参数矩阵。

void cvCalibrateCamera2(

//输入参数

const CvMat* object_points, //世界坐标点

const CvMat* image_points,//图像坐标点

const CvMat* point_counts, //每张图像的中的角点数

CvSize image_size,
//输出参数

CvMat* intrinsic_matrix,   //内参数矩阵

CvMat* distortion_coeffs,//畸变系数

CvMat* rotation_vectors=NULL,//旋转向量

CvMat* translation_vectors=NULL,//平移向量

//标志位

/*CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS -内参数矩阵包含fx，fy，cx和cy的初始值。否则，(cx, cy)被初始化到图像中心（这儿用到图像大小），焦距用最小平方差方式计算得到。注意，如果内部参数已知，没有必要使用这个函数，使用cvFindExtrinsicCameraParams2则可。

CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT - 主点在全局优化过程中不变，一直在中心位置或者在其他指定的位置（当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS设置的时候）。

CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO - 优化过程中认为fx和fy中只有一个独立变量，保持比例fx/fy不变，fx/fy的值跟内参数矩阵初始化时的值一样。在这种情况下， (fx, fy)的///实际初始值或者从输入内存矩阵中读取（当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS被指定时），或者采用估计值（后者情况中fx和fy可能被设置为任意值，只有比值被使用）。

CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST – 切向形变参数(p1, p2)被设置为0，其值在优化过程中保持为0。*/

int flags=0

);