OpenCV相机标定与3D重建(9)相机标定函数calibrateCameraRO()的使用

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

cv::calibrateCameraRO 是 OpenCV 中用于相机标定的函数，它允许固定某些点来进行更精确的标定。

函数原型

double cv::calibrateCameraRO	
(InputArrayOfArrays 	objectPoints,InputArrayOfArrays 	imagePoints,Size 	imageSize,int 	iFixedPoint,InputOutputArray 	cameraMatrix,InputOutputArray 	distCoeffs,OutputArrayOfArrays 	rvecs,OutputArrayOfArrays 	tvecs,OutputArray 	newObjPoints,OutputArray 	stdDeviationsIntrinsics,OutputArray 	stdDeviationsExtrinsics,OutputArray 	stdDeviationsObjPoints,OutputArray 	perViewErrors,int 	flags = 0,TermCriteria 	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) 
)

参数

参数objectPoints: 标志点在世界坐标系中的位置。
参数imagePoints: 标志点在图像平面上的位置。
参数imageSize: 图像的大小。
参数iFixedPoint: 固定点的数量。
参数cameraMatrix: 相机内参矩阵。
参数distCoeffs: 径向畸变和切向畸变系数。
参数rvecs: 每个视角的旋转向量。
参数tvecs: 每个视角的平移向量。
参数newObjPoints: 优化后的标志点在世界坐标系中的位置。
参数stdDeviationsIntrinsics: 内参的标准偏差。
参数stdDeviationsExtrinsics: 外参的标准偏差。
参数stdDeviationsObjPoints: 标志点位置的标准偏差。
参数perViewErrors: 每个视角的重投影误差。
参数flags: 标定选项。
参数criteria: 终止条件。

代码示例


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 已知的世界坐标系中标记点的位置vector< vector< Point3f > > objectPoints;  // 存储所有棋盘格角点的真实坐标Size boardSize( 7, 5 );                    // 棋盘格的尺寸float squareSize = 1.0f;                   // 实际单位下的边长for ( int i = 0; i < boardSize.height; i++ ){for ( int j = 0; j < boardSize.width; j++ ){objectPoints.push_back( vector< Point3f >( 1, Point3f( j * squareSize, i * squareSize, 0 ) ) );}}// 图像中找到的标记点的位置vector< vector< Point2f > > imagePoints;  // 存储每个棋盘格角点的图像坐标// 加载图像并检测棋盘格角点Mat image = imread( "path_to_your_image.jpg" );if ( image.empty() ){cout << "Could not open or find the image!" << endl;return -1;}bool found = false;vector< Point2f > corners;found = findChessboardCorners( image, boardSize, corners );if ( found ){cornerSubPix( image, corners, Size( 11, 11 ), Size( -1, -1 ), TermCriteria( TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1 ) );imagePoints.push_back( corners );}else{cout << "Chessboard not found in the image." << endl;return -1;}// 相机内参和畸变系数Mat cameraMatrix = Mat::eye( 3, 3, CV_64F );Mat distCoeffs;// 输出参数vector< Mat > rvecs, tvecs;Mat newObjPoints;Mat stdDeviationsIntrinsics, stdDeviationsExtrinsics, stdDeviationsObjPoints;Mat perViewErrors;int iFixedPoint = 0;  // 固定点数量int flags       = 0;  // 默认标定选项TermCriteria criteria( TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON );// 执行相机标定double rms = calibrateCameraRO( objectPoints, imagePoints, image.size(), iFixedPoint, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, newObjPoints, stdDeviationsIntrinsics, stdDeviationsExtrinsics,stdDeviationsObjPoints, perViewErrors, flags, criteria );cout << "RMS re-projection error: " << rms << endl;cout << "Camera matrix:\n" << cameraMatrix << endl;cout << "Distortion coefficients:\n" << distCoeffs << endl;return 0;
}