关于双目相机的矫正功能，博主有c++和python 的代码片。 python的比较简洁，一目了然。 整理一下放在这里。

需要的人可以自取，希望已经造好的轮子可以帮助大家节省开发时间，去做更多的事情。

如果搬运代码到自己的博客，希望注明出处：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&spm=1001.2014.3001.9614&articleId=134178030

尊重作者的心血，谢谢！
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import cv2
import numpy as np
import scipy.io as sio
import os
import pandas as pd
import pdb
dirpic = 'C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/l/'
dirpicR = 'C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/r/'#读取文件夹中的所有图像，依次做计算处理
pic_name = os.listdir(dirpic)
pic_nameR = os.listdir(dirpicR)
#以下六项是已知的相机的标定参数文件
load_R = 'C:/Users/Administrator/Desktop/R.mat'
load_T = 'C:/Users/Administrator/Desktop/T.mat'
load_Ml = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Ml.mat'
load_Mr = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Mr.mat'
load_Dl = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Dl.mat'
load_Dr = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Dr.mat'R = sio.loadmat(load_R)['R']
T = sio.loadmat(load_T)['T']
left_camera_matrix = sio.loadmat(load_Ml)['ML']
right_camera_matrix = sio.loadmat(load_Mr)['MR']
left_distortion = sio.loadmat(load_Dl)['DL']
right_distortion = sio.loadmat(load_Dr)['DR']
frame= cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/l/'+pic_name[0])
h, w  = frame.shape[:2]
size = (w,h)
size1 = (w,h)
#立体校正环节，求矩阵
R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(left_camera_matrix, left_distortion,right_camera_matrix, right_distortion, size, R,T,flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY,alpha=1)
#左右相机图像变换关系
left_map1, left_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(left_camera_matrix, left_distortion, R1, P1, size1, 5)
right_map1, right_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(right_camera_matrix, right_distortion, R2, P2, size1, 5)def stereocab(pic_namel,pic_namer,i):frame1= cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/l/'+pic_namel,0)frame2= cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/r/'+pic_namer,0)   #根据变换关系与原图像，求得校正后的目标图像img1_rectified = cv2.remap(frame1, left_map1, left_map2,  cv2.INTER_CUBIC)img2_rectified = cv2.remap(frame2, right_map1, right_map2,  cv2.INTER_CUBIC)cv2.imwrite('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/l/cl'+str(i)+'.jpg',img1_rectified)cv2.imwrite('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/r/cr'+str(i)+'.jpg',img2_rectified)for i in range(len(pic_name)):stereocab(pic_name[i],pic_nameR[i],i)

这里用到了比较关键的函数stereoRectify（）与initUndistortRectifyMap（）

极线矫正，也就是把两幅图的极线搞成水平，把任意位置的像平面，搞成两个平行的像平面

    双目相机的立体校正stereoRectify(cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R, T[, R1[, R2[, P1[, P2[, Q[,  flags[, alpha[, newImageSize]]]]]]]])-> R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2cameraMatrix1 第一个摄像机的摄像机矩阵，即左相机相机内参矩阵，矩阵第三行格式应该为 0 0 1distCoeffs1    第一个摄像机的畸变向量cameraMatrix2  第一个摄像机的摄像机矩阵，即右相机相机内参矩阵，矩阵第三行格式应该为 0 0 1distCoeffs2    第二个摄像机的畸变向量imageSize      图像大小R-             相机之间的旋转矩阵，这里R的意义是：相机1通过变换R到达相机2的位姿 划重点！！！T-             左相机到右相机的平移矩阵R1             输出矩阵，第一个摄像机的校正变换矩阵（旋转变换）R2             输出矩阵，第二个摄像机的校正变换矩阵（旋转矩阵）P1             输出矩阵，第一个摄像机在新坐标系下的投影矩阵P2             输出矩阵，第二个摄像机在想坐标系下的投影矩阵Q              4*4的深度差异映射矩阵flags          可选的标志有两种零或者 CV_CALIB_ZERO_DISPARITY ,如果设置 CV_CALIB_ZERO_DISPARITY 的话，该函数会让两幅校正后的图像的主点有相同的像素坐标。否则该函数会水平或垂直的移动图像，以使得其有用的范围最大alpha          拉伸参数。如果设置为负或忽略，将不进行拉伸。如果设置为0，那么校正后图像只有有效的部分会被显示（没有黑色的部分），如果设置为1，那么就会显示整个图像。设置为0~1之间的某个值，其效果也居于两者之间。newImageSize   校正后的图像分辨率，默认为原分辨率大小。validPixROI1   可选的输出参数，Rect型数据。其内部的所有像素都有效validPixROI2   可选的输出参数，Rect型数据。其内部的所有像素都有效Rl, Rr, Pl, Pr, Q, validPixROIl, validPixROIr =  cv2.stereoRectify(cameraModel['Ml'], cameraModel['dl'], cameraModel['Mr'], cameraModel['dr'], (w ,h), cameraModel['R'], cameraModel['T'])mapl_1, mapl_2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraModel['Ml'], cameraModel['dl'], Rl, Pl, (w,h), cv2.CV_32FC1)mapr_1, mapr_2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraModel['Mr'], cameraModel['dr'], Rr, Pr, (w,h), cv2.CV_32FC1)initUndistortRectifyMap（）计算计算未失真和校正变换映射cameraMatrix——输入的摄像头内参数矩阵（3X3矩阵）distCoeffs——输入的摄像头畸变系数矩阵（5X1矩阵）R——输入的第一和第二摄像头坐标系之间的旋转矩阵newCameraMatrix——输入的校正后的3X3摄像机矩阵size——摄像头采集的无失真图像尺寸m1type——map1的数据类型，可以是CV_32FC1或CV_16SC2map1——输出的X坐标重映射参数map2——输出的Y坐标重映射参数

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