张氏标定法openCV实现单目相机

原理：

什么是相机标定的内外参：

一文带你搞懂相机内参外参(Intrinsics & Extrinsics) - 知乎Yanjie Ze, July 14 2021 摘要：本文介绍了相机的内参和外参以及推导过程，由三个部分组成：第一部分，相机内参； 第二部分，相机外参；第三部分，总结。 1 相机内参在左图中，我们把相机看作是针孔，现实世界中的…https://zhuanlan.zhihu.com/p/389653208相机标定的畸变以及张正友标定法：相机标定的基本原理与经验分享_哔哩哔哩_bilibili收到3D视觉工坊公众号的邀请做了一次分享，这是20200322直播的录播视频，讲解了相机标定的基本原理和我的一些实战经验分享，对于刚入门的同学会有很大的帮助。时间较长，但是干货满满。第一次讲公开课比较紧张，也是连续讲了有100分钟，可能有时候口胡，请多见谅啦。如果有任何意见和建议，可以在弹幕和评论区友善交流。, 视频播放量 32705、弹幕量 362、点赞数 707、投硬币枚数 516、收藏人数 2035、转发人数 181, 视频作者 fighterpilot0, 作者简介 机械工程博士 分享专业知识与兴趣爱好，相关视频：3.1 相机标定的基本概念，三维重建第七课：相机标定代码讲解，【计算机视觉】相机标定/双目测距/Camera Calibration，单目相机标定总结及实战，双相机标定及计算，【3D视觉工坊】第二期公开课：相机标定的基本原理与经验分享，【相机入门01】用珍珠奶茶理解光圈快门ISO，5分钟学会摄影曝光基础，【20分钟搞懂】数码相机全部参数！！！快门、光圈、iso、景深、虚化、躁点、高感、底大和底小的各自优势等等，基于深度学习的垃圾分类【保姆级教程】，相机标定之带你推张正友标定方法https://www.bilibili.com/video/BV1eE411c7kr/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=a8464fe2c290cfb1b1ac3c3bd4733ad2

流程：

1.  拍摄棋盘格各个角度十几二十张图像；

2.  openCV函数findChessboardCorners(image,patternSize,corners,flags = None)提取角点，其         中参数image表示输入图，pattenSize为棋盘格内角点每行每列个数，corners检测到的角点输         出保存数组。

3.  步骤2提取的整数坐标角点是不精确的，需要进行亚像素精确化，采用openCV函数                         cornerSubPix(image,corners,winSize,zeroZone,criteria)，image：输入；corners：角点数             组，既是输入也是输出；winSize：计算亚像素点时考虑的范围；zeroSize：类似于winSize，         但是总是具有较小的范围，通常忽略（即Size(-1, -1)）；criteria停止优化的标准。

4.  初始化标定板上的三维坐标，假设标定板放在世界坐标系的z=0的平面上。

5.  利用openCV函数calibrateCamera(object_points, image_points_seq, image_size,                           cameraMatrix, distCoeffs, rvecsMat, tvecsMat, 0)进行标定，其中1. object_points标定板上角         点三维坐标；  2. image_points_seq检测到的角点；  3.image_size图像尺寸；  4.                           cameraMatrix内参矩阵  5.distCoeffs五个畸变系数k1,k2,k3,p1,p2；6. rvecsMat平移向量；  7.       tvecsMat旋转向量，可以得到旋转矩阵。

相机标定的目的是矫正畸变以及后续的场景重建（双目相机标定）。

// zhang's method.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"  
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"  
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
#include   
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

void main()
{
	ifstream fin("calibdata.txt"); /* 标定所用图像文件的路径 */
	ofstream fout("caliberation_result.txt");  /* 保存标定结果的文件 */
											   //读取每一幅图像，从中提取出角点，然后对角点进行亚像素精确化   
	cout << "开始提取角点………………";
	int image_count = 0;  /* 图像数量 */
	Size image_size;  /* 图像的尺寸 */
	Size board_size = Size(9, 6);    /* 标定板上每行、列的角点数 */
	vector image_points_buf;  /* 缓存每幅图像上检测到的角点 */
	vector> image_points_seq; /* 保存检测到的所有角点 */
	string filename;
	int count = 0;//用于存储角点个数。  
	while (getline(fin, filename))
	{
		image_count++;
		// 用于观察检验输出  
		cout << "image_count = " << image_count << endl;
		//cout << "-->count = " << count< 第 " << j << "图片的数据 --> : " << endl;
		}
		if (0 == ii % 3)  // 此判断语句，格式化输出，便于控制台查看  
		{
			cout << endl;
		}
		else
		{
			cout.width(10);
		}
		//输出所有图片的第一个角点  
		cout << " -->" << image_points_seq[ii][0].x;
		cout << " -->" << image_points_seq[ii][0].y;
	}
	cout << "角点提取完成！\n";

	//以下是摄像机标定  
	cout << "开始标定………………";
	/*棋盘三维信息*/
	Size square_size = Size(10, 10);  /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小 */
	vector> object_points; /* 保存标定板上角点的三维坐标 */
										   /*内外参数*/
	Mat cameraMatrix = Mat(3, 3, CV_32FC1, Scalar::all(0)); /* 摄像机内参数矩阵 */
	vector point_counts;  // 每幅图像中角点的数量  
	Mat distCoeffs = Mat(1, 5, CV_32FC1, Scalar::all(0)); /* 摄像机的5个畸变系数：k1,k2,p1,p2 */
	vector tvecsMat;  /* 每幅图像的旋转向量 */
	vector rvecsMat; /* 每幅图像的平移向量 */
						  /* 初始化标定板上角点的三维坐标 */
	int i, j, t;
	for (t = 0; t tempPointSet;
		for (i = 0; i image_points2; /* 保存重新计算得到的投影点 */
	cout << "\t每幅图像的标定误差：\n";
	fout << "每幅图像的标定误差：\n";
	for (i = 0; i tempPointSet = object_points[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, rvecsMat[i], tvecsMat[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 = image_points_seq[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);
		}
		err = norm(image_points2Mat, tempImagePointMat, NORM_L2);
		total_err += err /= point_counts[i];
		std::cout << "第" << i + 1 << "幅图像的平均误差：" << err << "像素" << endl;
		fout << "第" << i + 1 << "幅图像的平均误差：" << err << "像素" << endl;
	}
	std::cout << "总体平均误差：" << total_err / image_count << "像素" << endl;
	fout << "总体平均误差：" << total_err / image_count << "像素" << endl << endl;
	std::cout << "评价完成！" << endl;
	//保存定标结果      
	std::cout << "开始保存定标结果………………" << endl;
	Mat rotation_matrix = Mat(3, 3, CV_32FC1, Scalar::all(0)); /* 保存每幅图像的旋转矩阵 */
	fout << "相机内参数矩阵：" << endl;
	fout << cameraMatrix << endl << endl;
	fout << "畸变系数：\n";
	fout << distCoeffs << endl << endl << endl;
	for (int i = 0; i> imageFileName;
		filePath += imageFileName;
		filePath += ".jpg";
		//获取图片路径
		Mat imageSource = imread(filePath);//读取图像
		Mat newimage = imageSource.clone();//拷贝图像

		remap(imageSource, newimage, mapx, mapy, INTER_LINEAR);//把求得的映射应用到图像上
															   //与initUndistortRectifyMap结合使用，为矫正方法之一

															   //undistort(imageSource,newimage,cameraMatrix,distCoeffs);//矫正方法二
															   //第五个参数newCameraMatrix=noArray()，默认跟cameraMatrix保持一致,故可省

		imageFileName += "_d.jpg";//矫正后图片命名
		imwrite(imageFileName, newimage);//保存矫正后的图片
		imshow("Original Image", imageSource);
		waitKey(500);//暂停0.5s
		imshow("Undistorted Image",newimage);
		waitKey(500);

	}
	fin.close();
	fout.close();
	getchar();//等待输入以退出
	return;
}