opencv张正友标定法

在标定之前我要想一想为什么要标定，什么相机需要标定，标定的输入是啥，标定的输出是啥

标定的目的：为了求出相机的内参和外参，内参和外参就可以对之后相机拍出来的照片进行矫正，得到畸变很小的图片。

标定的输入：用相机拍出来一系列的棋盘格图片。

标定的输出：相机的内参和外参。

 

流程：

1，采集一系列棋盘格图；

2，对每一张图，提取其角点信息；

3，对每一张图，提取其亚像素角点信息；

4，对相机进行标定

5，查看标定结果，并对结果进行评价

6，利用标定结果对棋盘图进行矫正。

 

1，准备标定图片

标定图片需要标定板在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄，最少需要三张，以10-20张为宜。

2，对每一张照片，进行角点提取。

CV_EXPORTS_W bool findChessboardCorners( InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners,
                                         int flags = CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE );

image：传进来的棋盘格图

patternSize：一张图中角点的行列数，比方说棋盘格子大小是12*9，那么角点就有11*9个。vector

3，对每一张图，进一步提取亚像素角点信息。

为了进一步的提高精度，需要在初步提取的角点位置上进一步提取亚像素信息，降低标定的误差

CV_EXPORTS_W void cornerSubPix( InputArray image, InputOutputArray corners,
                                Size winSize, Size zeroZone,
                                TermCriteria criteria );

image：标定的棋盘图。

corners：一系列的初始的角点坐标，同时也作为亚像素坐标的输出，一般需要float型，或者double型。

winSize：搜索的半径。

zeroZone：死区的一半尺寸，死区为不对搜索区的中央位置做求和运算的区域。它是用来避免自相关矩阵出现某些可能的奇异性。当值为（-1，-1）是表示没有死区。

criteria：定义求角点的终止条件，可以是迭代次数和角点精度的组合。

 

CV_EXPORTS bool find4QuadCornerSubpix( InputArray img, InputOutputArray corners, Size region_size );

image：标定的棋盘图。

corners：一系列的初始的角点坐标，同时也作为亚像素坐标的输出，一般需要float型，或者double型。

region_size：搜索窗口的半径。

画图展示一下效果：

CV_EXPORTS_W void drawChessboardCorners( InputOutputArray image, Size patternSize,
                                         InputArray corners, bool patternWasFound );

                                                    

4，相机标定

获得一系列的图的角点信息之后就可以对相机进行标定了，然后计算相机的内参和外参。

CV_EXPORTS_W double calibrateCamera( InputArrayOfArrays objectPoints,
                                     InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize,
                                     InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs,
                                     OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,
                                     int flags = 0, TermCriteria criteria = TermCriteria(
                                        TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) );

objectPoints：世界坐标系中的三维点，棋盘格之间的真实坐标是知道的，我们认为他是在同一平面上的点                                                                    vector> obj;

imagePoints：每一张图角点对用的坐标点 ；vector> allCorners;

imageSize：图片的像素尺寸大小

cameraMatrix：相机的内参矩阵；Mat cameraMatrix=Mat(3,3,CV_32FC1,Scalar::all(0));

distCoeffs：畸变矩阵(外参)；Mat distCoeffs=Mat(1,5,CV_32FC1,Scalar::all(0))

rvecs：旋转向量；vectorrvecs;

tvecs：位移向量；vectortvecs;

flag：标定所采取的方法；

            CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS：使用该参数时，在cameraMatrix矩阵中应该有fx,fy,u0,v0的估计值。否则的话，将初始化(u0,v0）图像的中心点，使用最小二乘估算出fx，fy。 
             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，fx和fy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。 
             CV_CALIB_RATIONAL_MODEL：计算k4，k5，k6三个畸变参数。如果没有设置，则只计算其它5个畸变参数。

criteria：迭代的终止条件；

5，对标定的结果进行评价

CV_EXPORTS_W void projectPoints( InputArray objectPoints,
                                 InputArray rvec, InputArray tvec,
                                 InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
                                 OutputArray imagePoints,
                                 OutputArray jacobian = noArray(),
                                 double aspectRatio = 0 );

利用相机的内外参，对一幅图中的三维点重新投影计算，得到新的投影点

objectPoints：相机坐标系中的三维坐标
rvec, tvec：旋转矩阵和位移矩阵
cameraMatrix, distCoeffs：相机的内参矩阵和畸变矩阵
imagePoints：每个点对应图像中的坐标点

jacobian是雅可比行列式；

aspectRatio是跟相机传感器的感光单元有关的可选参数，如果设置为非0，则函数默认感光单元的dx/dy是固定的，会依此对雅可比矩阵进行调整；

6，查看标定的结果，并对棋盘图进行矫正

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：

方法二：使用undistort函数实现

CV_EXPORTS_W void undistort( InputArray src, OutputArray dst,
                             InputArray cameraMatrix,
                             InputArray distCoeffs,
                             InputArray newCameraMatrix = noArray() );

src：棋盘格图

dst：矫正好的棋盘格图

cameraMatrix：相机内参

distCoeffs：相机外参

srcMat和dstMat：

void CameraCalibrationZhang()
{
	int imageHeight, imageWidth;
	vector leftStrings, rightStrings;
	vector leftMats, rightMats;

	glob("C:\\Users\\Ring\\Desktop\\0420\\left\\", leftStrings);
	glob("C:\\Users\\Ring\\Desktop\\0420\\right\\", rightStrings);

	for (int i = 0; i < leftStrings.size(); i++)
	{
		leftMats.push_back(imread(leftStrings[i], 0));
		rightMats.push_back(imread(rightStrings[i], 0));
	}

	vector> allCorners; allCorners.clear();
	int boardWidth = 11, boardHeight = 8;
	float squaresize = 25;										//棋盘格一格的实际大小是25mm

	for (int i = 0; i < leftMats.size(); i++)
	{
		Mat src = leftMats[i];
		//1,设置一些参数，比方说：棋盘格总共右多少个角点，棋盘格的真实大小啊，等等
		
		//2，寻找角点
		vector corners;
		bool isFind = findChessboardCorners(src, Size(boardWidth, boardHeight), corners);

		//3，寻找亚像素角点信息
		cornerSubPix(src, corners, Size(5, 5), Size(-1, -1), TermCriteria(1 + 2, 20, 0.1));
		//find4QuadCornerSubpix(src, corners, Size(5, 5));													//第二种方法
		allCorners.push_back(corners);

		/*Mat rgbMat;
		cvtColor(src, rgbMat, CV_GRAY2RGB);
		Mat showMat = rgbMat.clone();
		drawChessboardCorners(showMat, Size(boardWidth, boardHeight), corners, isFind);*/

		cout << "";
	}
	
	//4，相机标定
	vector> obj;
	vector imgpoint;
	for (int rowIndex = 0; rowIndex < boardHeight; rowIndex++)
	{
		for (int colIndex = 0; colIndex < boardWidth; colIndex++)
		{
			imgpoint.push_back(Point3f(rowIndex * squaresize, colIndex * squaresize, 0));
		}
	}
	for (int imgIndex = 0; imgIndex < leftMats.size(); imgIndex++)
	{
		obj.push_back(imgpoint);
	}
	Mat cameraMatrix = Mat(3, 3, CV_32FC1, Scalar::all(0));
	Mat distCoeffs = Mat(1, 5, CV_32FC1, Scalar::all(0));
	vector rvecs, tvecs;
	calibrateCamera(obj, allCorners, leftMats[0].size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

	//5,对标定结果进行评价
	vector image_points2; /* 保存重新计算得到的投影点 */
	double total_err = 0.0; /* 所有图像的平均误差的总和 */
	double err = 0.0; /* 每幅图像的平均误差 */
	for (int i = 0; i tempPointSet = obj[i];
		/* 通过得到的摄像机内外参数，对空间的三维点进行重新投影计算，得到新的投影点 */
		projectPoints(tempPointSet, rvecs[i], tvecs[i], cameraMatrix, distCoeffs, image_points2);
		/* 计算新的投影点和旧的投影点之间的误差*/
		vector tempImagePoint = allCorners[i];
		Mat tempImagePointMat = Mat(1, tempImagePoint.size(), CV_32FC2);
		Mat image_points2Mat = Mat(1, image_points2.size(), CV_32FC2);
		for (int j = 0; j < tempImagePoint.size(); j++)
		{
			image_points2Mat.at(0, j) = Vec2f(image_points2[j].x, image_points2[j].y);
			tempImagePointMat.at(0, j) = Vec2f(tempImagePoint[j].x, tempImagePoint[j].y);
		}
		double err = norm(image_points2Mat, tempImagePointMat, NORM_L2);
		total_err += err /= 88;
		std::cout << "第" << i + 1 << "幅图像的平均误差：" << err << "像素" << endl;
		cout<< "第" << i + 1 << "幅图像的平均误差：" << err << "像素" << endl;
	}


	//6，查看标定的结果，并对棋盘图进行矫正
	Mat srcMat = leftMats[0], dstMat;
	undistort(srcMat, dstMat, cameraMatrix, distCoeffs);

	cout << "";
}