OpenCV中的相机校准、失真和内外参：实用指南

人工智能

2024-01-04 15:32:32

相机校准：计算机视觉的基石

引言

在计算机视觉领域，相机校准就像砌筑房屋时的地基，至关重要。它纠正镜头失真，获取相机的内外参数，这些参数对于三维重建、立体成像和增强现实等技术至关重要。

理解相机失真

想象你用一个凸透镜拍摄一张照片，直线物体在图像中可能会弯曲或变形，这就是相机失真。它是由镜头的几何缺陷引起的，可分为径向失真（线段从图像中心向外弯曲）和切向失真（线段沿图像边缘弯曲）。

相机内外参数

相机参数决定了相机在三维空间中的位置和方向。

内外参： 相机坐标系与世界坐标系之间的关系。
外参： 定义相机的旋转和位移。
内参： 相机的内部几何结构，包括焦距、主点和畸变系数。

相机校准的过程

相机校准是获取内外参数和畸变系数的过程。通常使用棋盘格图案或标定板等具有已知几何形状的物体。

OpenCV 中的相机校准

OpenCV 提供了丰富的相机校准函数，包括：

cv::calibrateCamera：计算内外参数和失真系数。
cv::undistort：使用校准参数对图像进行失真校正。
cv::stereoCalibrate：校准立体相机并计算内外参数。

步骤指南

收集图像： 拍摄具有标定板或棋盘格图案的多张图像。
角点检测： 使用 OpenCV 的 cv::findChessboardCorners 函数检测图像中的角点。
世界坐标提取： 计算标定板或棋盘格图案在世界坐标系中的位置。
相机校准： 使用 cv::calibrateCamera 函数计算内外参数和畸变系数。
失真校正： 使用 cv::undistort 函数对图像进行失真校正。

示例代码

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  // 收集图像和角点
  std::vector<cv::Mat> images;
  std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;
  // ...

  // 世界坐标
  std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
  // ...

  // 校准相机
  cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
  cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs);

  // 失真校正
  cv::Mat undistortedImage;
  cv::undistort(image, undistortedImage, cameraMatrix, distCoeffs);

  // ...
}