一.单目相机模型

二.OpenCV提供的相关函数

三.标定

准备文件：

运行(GIF动图)

最终标定结果：

附代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{//读取所有图像vector<Mat> imgs;string imageName;ifstream fin("calibdata.txt");while (getline(fin, imageName)){Mat img = imread(imageName);imgs.push_back(img);}Size board_size = Size(9, 6);  //方格标定板内角点数目（行，列）vector<vector<Point2f>> imgsPoints;for (int i = 0; i < imgs.size(); i++){Mat img1 = imgs[i];Mat gray1;cvtColor(img1, gray1, COLOR_BGR2GRAY);vector<Point2f> img1_points;findChessboardCorners(gray1, board_size, img1_points);  //计算方格标定板角点find4QuadCornerSubpix(gray1, img1_points, Size(5, 5));  //细化方格标定板角点坐标bool pattern = true;drawChessboardCorners(img1,board_size,img1_points,pattern);imshow("img1",img1);waitKey(0);imgsPoints.push_back(img1_points);}//生成棋盘格每个内角点的空间三维坐标Size squareSize = Size(10, 10);  //棋盘格每个方格的真实尺寸vector<vector<Point3f>> objectPoints;for (int i = 0; i < imgsPoints.size(); i++){vector<Point3f> tempPointSet;for (int j = 0; j < board_size.height; j++){for (int k = 0; k < board_size.width; k++){Point3f realPoint;// 假设标定板为世界坐标系的z平面，即z=0realPoint.x = j*squareSize.width;realPoint.y = k*squareSize.height;realPoint.z = 0;tempPointSet.push_back(realPoint);}}objectPoints.push_back(tempPointSet);}/* 初始化每幅图像中的角点数量，假定每幅图像中都可以看到完整的标定板 */vector<int> point_number;for (int i = 0; i<imgsPoints.size(); i++){point_number.push_back(board_size.width*board_size.height);}//图像尺寸Size imageSize;imageSize.width = imgs[0].cols;imageSize.height = imgs[0].rows;Mat cameraMatrix = Mat(3, 3, CV_32FC1, Scalar::all(0));  //摄像机内参数矩阵Mat distCoeffs = Mat(1, 5, CV_32FC1, Scalar::all(0));  //摄像机的5个畸变系数：k1,k2,p1,p2,k3vector<Mat> rvecs;  //每幅图像的旋转向量vector<Mat> tvecs;  //每张图像的平移量calibrateCamera(objectPoints, imgsPoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, 0);cout << "相机的内参矩阵=" << endl << cameraMatrix << endl;cout << "相机畸变系数" << distCoeffs << endl;waitKey(0);return 0;
}

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