OpenCV攝像頭標定（待修改）

weixin_33831196發表於2018-01-24
OpenCV

OpenCV攝像頭標定

轉自 https://www.jianshu.com/p/9a4d9f9dfedc

本文介紹使用OpenCV自帶的標定例程對單目攝像頭標定的過程。

作業系統：Linux

OpenCV版本：3.2.0

攝像頭：640×480畫素，90度廣角鏡頭

一、標定步驟

1、找到標定例程

進入OpenCV安裝目錄，找到samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration目錄，把它拷貝到一個合適的位置。（因為可能需要修改一些程式碼，因此不建議直接在原目錄下使用。）

2、修改標定配置引數

找到camera_calibration/in_VID5.xml檔案，這是標定程式使用的配置檔案，需要設定裡面的幾個引數。

棋盤格的寬度和高度。

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需要特別注意的是，這裡的寬度和高度是指內部交叉點的個數，而不是方形格的個數。如下圖所示的棋盤格，內部交叉點的寬度是9，高度是6。請務必填寫正確，否則無法標定。

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每格的寬度

每格的寬度應設定為實際的毫米數，該引數的實際用途尚待考證。目前看來，即使設定的不準確也無大礙。

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選擇輸入方式

例程提供了三種輸入方式。不過，如果待標定的攝像頭已經接入電腦，建議使用input camera方式。該方式只需要設定視訊輸入裝置號，對於膝上型電腦來說，通常0表示筆記本自帶攝像頭，1表示外接攝像頭。


        To use an input camera -> give the ID of the camera, like "1"

        To use an input video  -> give the path of the input video, like "/tmp/x.avi"

        To use an image list  -> give the path to the XML or YAML file containing the list of the images, like "/tmp/circles_list.xml"

        -->"1"

3、編譯

新建camera_calibration/CMakeLists.txt檔案，寫入如下內容。

project(Camera_Calibration)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)find_package(OpenCV3.0QUIET)if(NOT OpenCV_FOUND)find_package(OpenCV2.4.3QUIET)if(NOT OpenCV_FOUND)message(FATAL_ERROR"OpenCV > 2.4.3 not found.")endif()endif()include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIR})add_executable(Camera_Calibration camera_calibration.cpp)target_link_libraries(Camera_Calibration${OpenCV_LIBS})

編譯

wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ cmake ..

wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ make

4、執行

執行時需要傳入配置檔案：

wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ Camera_Calibration ../in_VID5.xml

程式啟動後會出現當前攝像頭拍攝到的畫面，右下角有操作提示。按下鍵盤'q'鍵開始標定。請務必使攝像頭從不同方向拍攝棋盤格，以保證程式準確計算影象畸變。共拍攝25張照片後自動結束標定，標定結果寫入camera_calibration/out_camera_data.xml。此時，為了檢視標定效果，可以按下鍵盤'u'鍵，畫面將切換到去畸變後的影象，如果畸變完全消除，則標定成功，否則應該重新標定。

這裡有一些注意事項：

可以直接在另一臺電腦螢幕上顯示棋盤格，而不必列印出來。螢幕上顯示的棋盤格更平整，不會引入額外的誤差。

要在上下左右各個角度拍攝棋盤格，以減少各個圖片間的相關性，有利於求解相機引數和畸變係數。

現在，就可以使用標定好的相機內參和畸變係數啦！

二、相機去畸變

有了標定好的引數，如何把輸入圖片的畸變去除呢？其實很簡單，只需要呼叫OpenCV提供的一個函式就可以了：

cv::undistort(temp, frame, mK, mDistCoef);

其中，temp為原圖片，frame為去畸變後的圖片，mK為相機內引數矩陣，mDistCoef為畸變矩陣。後兩個矩陣都可以在camera_calibration/out_camera_data.xml中找到。

三、理論知識——相機模型

光會用還不夠，我們應該至少了解為什麼需要標定，標定有什麼用。

簡單來說，標定是為了能夠從空間點的畫素座標對映到世界座標，這是3D立體視覺必須經過的過程。這一過程需要三步，第一步從畸變的畫素座標對映到去畸變的畫素座標，需要用到畸變矩陣mDistCoef；第二步從去畸變的畫素座標對映到相機座標，需要用到相機內引數矩陣mK；第三步從相機座標對映到世界座標，需要用到相機外引數矩陣，也就是相機位姿變換矩陣。下圖展示了第二步和第三步的過程。

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關於更詳細的理論知識，推薦閱讀文末列出的參考資料。

四、參考資料

《視覺SLAM十四講》第5講 相機與影象 高翔

機器視覺的相機標定到底是什麼？ 知乎

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