在OpenCV中用cvCalibrateCamera2进行相机标定(附程序)

本文整理于，Opencv 中文论坛，做下备份，有兴趣的朋友，可看原讨论http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=1&t=4603&start=0。

看到论坛里有不少人在用OpenCV中的标定函数cvCalibrateCamera2 进行相机标定时遇到不少问题,说一些自己的看法。

1）因为cvCalibrateCamera2 函数主要是用张正友的平面标定方法的，所以首先我建议大家看一下张正友的那篇经典的论文
完整版 22页里面分析的非常详细《A Flexible New Technique for Camera Calibration.rar》( http://research.microsoft.com/~zhang/Papers/TR98-71.pdf)
精简版 8页《Flexible Camera Calibration by Viewing a Plane from Unknown Orientations》 - Zhang, ICCV99,
( http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/ ... zhan99.pdf)

2）至于不少人说OpenCV中用cvCalibrateCamera2 进行相机标定的精度差，标定结果不稳定，我想可能的原因有：

原因之一）可能是在标定的时候标定板所在平面与成像平面(image plane)之间的夹角太小，张正友论文里的仿真数据(有噪声的数据)说明当两者夹角太小误差
会很大，从张正友的论文里给出的5幅图中（http://research.microsoft.com/~zhang/Calib/）其中标定平面与成像平面的夹角分别为：
8.8947 11.2325 24.4875 10.8535 9.5829（单位：度）。
而且张正友的论文中也提到两幅标定板之间的位置平行放置的话，相关相当于一幅因此在实际标定中平行放置的情况最好避免，可能有时你无形之中就犯了这
个错误。

原因之二）标定时拍摄的图片太少，虽然张正友的论文里只用了5幅图片，但是我建议搞个10来幅左右还是必要的，因为我们实际中可能标定板用A4的纸打印出
来贴在一块板上的，标定板上的世界坐标精度就不是特别高，多拍摄几幅图像能减少这方面带来的误差，而且多个角度拍摄也可能解决了问题一：标定板和成像
平面夹角小的问题。这个家伙用20幅来标定( http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/ ... ample.html)

原因之三）图像上角点提取的不准确，我认为用cvFindChessboardCorners函数找角点不是很好，假如拍到的图像不是完整的棋盘格的时候肯定会有问题的，而
且也不少人反应用这个函数提取不出角点，建议可以用其他工具比如：
OpenCV and MatLab Camera Calibration Toolboxes Enhancement（http://graphics.cs.msu.ru/en/research/calibration/）
Camera Calibration Toolbox for Matlab（http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/example.html）★★★★★强烈推荐

当然还有可能其他人为的什么原因。

3）建议用其他方法比如Tsai的标定方法或其他的标定工具进行标定
★★★★★强烈推荐用这个matlab标定工具箱来进行标定，可以和OpenCV做个对比嘛，它也是基于张正友的平面标定方法的，做得非常人性化，呵呵，
有误差分析、标定结果三维重建、重投影计算角点等功能。
Camera Calibration Toolbox for Matlab（http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/）

4）三个OpenCV下的标定程序

程序1）《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》( http://www.sciencep.com/s_single.php?id=14881)这本书上的相机标定程序（有标定图片改下参数可以直接运行）

在OpenCV中用cvCalibrateCamera2进行相机标定(附程序)

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