OpenCV实现相机标定示例详解
目录
- 环境准备
- 相机标定
- 棋盘格图片
- 实时显示相机的画面
- 在线标定
- 实时显示相机画面,按键保存能检测到角点的 棋盘格图片
- 离线标定
- 畸变矫正
环境准备
vs2015+opencv4.10安装与配置
相机标定
棋盘格图片
可以自己生成,然后打印到A4纸上。(也可以去TB买一块,平价买亚克力板的,不反光买氧化铝材质,高精度买陶瓷的)
/** * 生成棋盘格图片 **/ int generateCalibrationPicture() { //Mat frame = imread("3A4.bmp"); // cols*rows = 630*891 Mat frame(1600, 2580, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); int nc = frame.channels(); int nWidthOfROI = 320; for (int j = 10; j<frame.rows - 10; j++) { uchar* data = frame.ptr<uchar>(j); for (int i = 10; i<(frame.cols - 10)*nc; i += nc) { if ((i / nc / nWidthOfROI + j / nWidthOfROI) % 2) { // bgr data[i / nc*nc + 0] = 255; data[i / nc*nc + 1] = 255; data[i / nc*nc + 2] = 255; } } } imshow("test", frame); //imwrite("3.bmp", frame); waitKey(0); return 0; }
实时显示相机的画面
准备一个相机,我的是usb相机(罗技100多的)。
int displayCameraRealTime() { //1.从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); if (!capture.isOpened()) { std::cout << "无法开启摄像头!" << std::endl; return -1; } //2.循环显示每一帧 while (1) { Mat cam; capture >> cam;//获取当前帧图像 namedWindow("实时相机画面", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("实时相机画面", cam);//显示当前帧图像 //imwrite(to_string(i) + ".png", cam); waitKey(20);//延时20ms } }
效果如下图:
在线标定
把打印的棋盘格固定在板子上
/** * 实时检测角点,按键保存角点参数,达到数量执行标定并保存标定结果 * @param numBoards 需要几张标定图片,即获取几组角点参数 * @param boardSize 格子尺寸Size 7*4 * @param squareSize 格子尺寸 mm * @param flipHorizontal 是否翻转 */ int calibrateCameraRealTime(int numBoards, cv::Size boardSize, float squareSize = 1, int delay = 50, bool flipHorizontal = false);
实时显示相机画面,按键保存能检测到角点的 棋盘格图片
int saveChessboardImages(cv::Size boardSize, string savePath) { //1.从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); if (!capture.isOpened()) { std::cout << "无法开启摄像头!" << std::endl; return -1; } if (savePath != "./") { myMkdir(savePath); } //2.循环显示每一帧 while (1) { Mat image0, image; capture >> image0; // 将图像复制到image image0.copyTo(image); // 查找标定板(不对称圆网格板) vector<Point2f> corners; //bool found = findCirclesGrid(image, boardSize, corners, CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID); bool found = findChessboardCorners(image, boardSize, corners, CALIB_CB_FAST_CHECK); // 画上去 drawChessboardCorners(image, boardSize, corners, found); int action = waitKey(30) & 255; // 判断动作 if (action == ACTION_SPACE) { // 用户按下了空格 if (found) { // 保存图片 string imgFileName = savePath + getCurrentTime() + ".png"; imwrite(imgFileName, image0); cout << imgFileName << " saved" << endl; } else { printf("%s\n", "未检测到角点"); } } else if (action == ACTION_ESC) { // 用户按下了ESC break; } cv::imshow("Calibration", image); } cv::destroyAllWindows(); return 1; }
离线标定
/** * 离线相机标定 * @param imagePath 标定图片存放路径 * @param boardSize 格子尺寸Size 7*4 * @param squareSize 格子尺寸 mm */ int calibrateCameraOffLine(string imagePath, const Size boardSize, float squareSize = 1);
畸变矫正
/** * 去畸变 1、本地图片 2、实时相机图像 * @param path 标定参数存放路径 * @param imagePath 需要矫正的图片 存放路径 */ int undistortRectifyImage(string paraPath, string imagePath = " ");
矫正效果貌似不明显
到此这篇关于OpenCV实现相机标定示例详解的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 相机标定内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
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