一起做双目测距-USB_CAMERA检测人脸距离系列(2)-双目相机标定

双目图像采图

如果你已经看完了：一起做双目测距-USB_CAMERA检测人脸距离系列(1）–OpenCV打开双目摄像头，那么你的摄像头将可以像电脑摄像头那样读取到图片数据了，接下来我们关注了解你所拥有的这对摄像头，进行双目相机的标定。
wait。。不是又要推公式吧？？？
不不不，我原来也是看了很多双目标定的原理文章，然后参考了很多代码最后自己用python代码实现了双目相机标定，然后就发现自己写了一坨sh*t，这一节没有数学公式好吗！！！直接上大杀器–Matlab标定工具箱，比自己写的标定程序精确的多（真香）。
wait。。我记得标定好像要有棋盘格吧。。
没错，所以你需要这个：

有点随意，大家见谅。。
然后就是用相机给他左右拍个几十张，进行标定咯。
怎么拍？？用OpenCV把视频流里面的帧截下来就好了，这里还是提供一个python写的双目拍照的程序

# imageCapture.py
import cv2
import imutils
import time
from imutils.video import VideoStream
print("Camera Sensor Warming Up in 2 seconds!")
New_VideoStream = VideoStream(src=1,resolution=(1280,480),usePiCamera=False,framerate=60).start()
time.sleep(2.0)
pic_idx = 0
print("type c to capture picture and q to quit!")
while True:
    New_frame = New_VideoStream.read()
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    # quit 
    if key == ord("q"):
        break
    # capture frame 
    if key == ord('c'):
        New_frame_left = New_frame[:,640:1280]
        New_frame_right = New_frame[:,0:640]
        cv2.imwrite("CalibIMG/left/left{}.jpg".format(pic_idx),New_frame_left)
        cv2.imwrite("CalibIMG/right/right{}.jpg".format(pic_idx),New_frame_right)
        pic_idx +=1
        print("Please capture the {}th image!".format(pic_idx))
    cv2.imshow("frame",New_frame)

cv2.destroyAllWindows()
New_VideoStream.stop()

这段代码在上一节开启双目相机的基础上增加了一个save image的功能，首先初始化图像的索引为0，每采一张图就增加index，c表示capture采图，q表示quit。
好了，既然我们采到了左右相机的十几张图片，如下：


接下来就是把他们丢进matlab炼丹炉练一下相机内参和R，T矩阵出来：

Matlab标定

step1 打开Matlab的stereoCameraCalibrator

命令行输入

step2 Add Images

点击左上角的Add Images

设置好左右相机图片路径之后设置棋盘格真实的格距，我的是29mm
点击确定

Matlab会自动筛选出质量不好的图片对，其次还需要在展示出来的界面删除Matlab自己错误检测的图片对，比如说：

step3 去除XY轴错误或者原点错误的图

一般是XY轴检测错误或者原点出错，找到这样的图片对，删除即可，随后点击右上角的Calibrate：

底下的是表示图片奇异性的柱状图，如果你的图片数量够多建议多剔除一些不好的图片对，最后保留的图片对不少于10对：

step4 导出参数

点击右上角导出参数：

导出到工作区之后可以看到相机内参以及左右相机的R，T矩阵了，举个例子：
左相机的内参就在这里：

类似可以查看其他相机参数，比如说R，T矩阵：

将参数写入程序中备用

好了到此为止，我们知道了两个相机的内参及畸变系数，以及两个相机相对的R，T
接下来我们把这些参数写入程序中备用：
每个双目相机的参数都不同，根据标定出来的参数填写该类：

# Calib.py
import numpy as np
class USB_Camera(object): 
    def __init__(self):
        self.cam_matrix_left = np.array([[1271.71,-0.1385,376.5282],[0.,1270.87,258.1373],[0.,0.,1.]])
        self.distortion_l = np.array([[-0.5688,5.9214,-0.00038018,-0.00052731,-61.7538]])
        self.cam_matrix_right = np.array([[1269.2524,-2.098026,367.9874],[0.,1267.1973,246.2712],[0.,0.,1.]])
        self.distortion_r = np.array([[-0.5176,2.4704,-0.0011,0.0012,-16.1715]])
        self.R = np.array([[1.0000,-0.0088,-0.0043],[0.0088,0.9999,0.0072],[0.0042,-0.0072,1.0000]])
        self.T = np.array([[-68.5321],[-0.5832],[-4.0933]])
        self.focal_length = 6.00
        self.baseline = np.abs(self.T[0])

这样我们就完成了相机的标定了，本系列的源代码请移步：
本系列全部代码，请移步 https://github.com/hitsz-zuoqi/Binoculars-tutorial
如果你感觉有用，star for me 是对我最大的鼓励~