使用OpenCV进行摄像机标定

我想用OpenCV C++ API执行摄像机标定，使用一组已知的图像点匹配。使用OpenCV进行摄像机标定

OpenCV的一个名为cv::calibrateCamera作为记录here功能。这明确提到，该功能将推导用于平面物体的内部相机矩阵，并且它期望用户指定用于非平面3D环境的矩阵。

在我的点对应中，世界坐标不是平面的。我对内部摄像头矩阵没有一个合格的猜测。

在这种情况下，我该如何校准相机？

目前，我使用了使用cv::SVD::solveZ函数的计算基于简单的DLT方法。但我想使用OpenCV执行的非线性估计。

2013-02-16 subzero

如果您有能力在Windows上的单独程序中脱机运行相机跟踪，请查看[ACTS]（http://www.zjucvg.net/acts/acts.html）。我遇到了同样的问题，但ACTS在摄像机校准方面做得非常好。很抱歉，我无法帮助您实现OpenCV。 – TaZ 2013-02-16 10:27:12

This page解释了如何执行相机自动校准。这包括一种使用Kruppa方程的方法，这种方法似乎可以使用所需的非线性技术解决。

来源

2013-02-16 15:41:00

我是在同样的情况：我有一个非平面的三维目标，但是我想用的OpenCV的非线性LM-优化校准过程。（由OpenCV的使用张的初始化方法只允许平面校准目标）

你可以做的是提取从你自己的DLT结果相机矩阵，并以此作为对calibrateCamera初始猜测。如果只为一对完成就足够了（相机点 - 对象点）。尽管其他对可能会生成其他相机矩阵，但它们希望是相似的，您只需要该矩阵即可进行初始化。

请注意，尽管如此，通过您自己的DLT，您可以获得投影矩阵P，该投影矩阵将同类世界点X映射到hom。图像点x通过x = P * X。

这将是要走的路，这是蟒蛇虽然，你应该能够适应自己的需要：

P = YOUR_DLT(imagePoints[0], objectPoints[0]) 

cameraMatrix, _, _, _, _, _, _ = cv2.decomposeProjectionMatrix(P) 
cameraMatrix /= cameraMatrix[2,2]   # ensure unit elem[2,2] 
cameraMatrix[0,1] = 0      # ensure no skew 
cameraMatrix[0,0] = abs(cameraMatrix[0,0]) # ensure positive focal lengthes 
cameraMatrix[1,1] = abs(cameraMatrix[1,1]) 

# ensure principal point within image: 
cameraMatrix[0,2] = min(resX-1, max(0, cameraMatrix[0,2])) 
cameraMatrix[1,2] = min(resY-1, max(0, cameraMatrix[1,2])) 

retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs = \ 
     cv2.calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix)

注意，因为calibrateCamera假设cameraMatrix[2,2]==1和约束为正的焦距和0偏斜，相机矩阵可能需要更正，正如我在上面的代码中所展示的那样。

来源

2016-11-11 13:38:48 DomTomCat

使用OpenCV进行摄像机标定

回答

相关问题