[转]opencv中标定函数calibrateCamera

世界坐标系的三维点投影到成像坐标系中的二维点的投影公式如下:[转]opencv中标定函数calibrateCamera_第1张图片

其中(X,Y,Z)为世界坐标系中的三维点;

u,v)为成像面坐标系中的二维点;

A为相机的内参数矩阵:(cx,cy)为主光轴点,一般为图像的中心;fxfy为焦距;

[R|t]为相机的外参数矩阵:R为旋转矩阵,t为位移矩阵;

上述公式的简单推理过程如下

[转]opencv中标定函数calibrateCamera_第2张图片

考虑到镜头畸变

[转]opencv中标定函数calibrateCamera_第3张图片

其中,k1,k2,k3,k4,k5k6为径向畸变,p1p2为轴向畸变。在opencv中,畸变矩阵的参数为(k1,k2,p1,p2[,k3[,k4,k5,k6]]])

Opencv中的标定模块常用的标定函数:

double calibrateCamera(InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints,Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags=0)


其中

objectPoints为世界坐标系中的点。在使用时,应该输入一个三维点的vectorvector,即vector> objectPoints

imagePoints为其对应的图像点。和objectPoints一样,应该输入std::vector> imagePoints型的变量。

imageSize为图像的大小,在计算相机的内参数和畸变矩阵需要用到;

cameraMatrix为内参数矩阵。输入一个cv::Mat cameraMatrix即可。

distCoeffs为畸变矩阵。输入一个cv::Mat distCoeffs即可。

rvecs为旋转向量;应该输入一个cv::Matvector,即vector rvecs因为每个vector会得到一个rvecs。

tvecs为位移向量;和rvecs一样,也应该为vector tvecs。

flags为标定是所采用的算法。可如下某个或者某几个参数:

CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS:使用该参数时,在cameraMatrix矩阵中应该有fx,fy,cx,cy的估计值。否则的话,将初始化(cx,cy)图像的中心点,使用最小二乘估算出fxfy如果内参数矩阵和畸变居中已知的时候,应该标定模块中的solvePnP()函数计算外参数矩阵。

CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT:在进行优化时会固定光轴点。当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS参数被设置,光轴点将保持在中心或者某个输入的值。

CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO:固定fx/fy的比值,只将fy作为可变量,进行优化计算。当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS没有被设置,fxfy将会被忽略。只有fx/fy的比值在计算中会被用到。

CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST:设定切向畸变参数(p1,p2)为零。

CV_CALIB_FIX_K1,...,CV_CALIB_FIX_K6:对应的径向畸变在优化中保持不变。如果设置了CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS参数,

CV_CALIB_RATIONAL_MODEL:计算k4k5k6三个畸变参数。如果没有设置,则只计算其它5个畸变参数。

在使用calibrateCamera标定前,一般使用findChessboardCorners()函数获得棋盘标定板的角点位置。

还需要注意的是,在目前的opencv版本中(opencv2.4),当需要计算获得内参数矩阵时,即不使用CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS参数时,要求输入的objectPoints的为平面标定模式,即Z轴都为零。否则会出错。

如果对calibrateCamera的详细算法感兴趣,可以阅读张正友的标定算法A Flexible New Technique for Camera Calibration。可以从google scholar上搜索下载。

calibrateCamera的使用例子:

        int cols = 10;
	int rows = 7;
	float distance = 30;	//间距30mm

	cv::Size patternSize(cols,rows);
	std::vector corners;
	std::vector> cornersVect;
	std::vector worldPoints;
	std::vector> worldPointsVect;

	for (int i=0;i rvecs,tvecs,rvecs2,tvecs2;
	if (find)
	{	
		cornersVect.push_back(corners);
		worldPointsVect.push_back(worldPoints);
		cv::calibrateCamera(worldPointsVect,cornersVect,image.size(),cameraMatirx,distCoeffs,rvecs,tvecs);
	}

 
  

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