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我正在尝试使用 OpenCV 2.3.1 和 Visual Studio 2010（c++ 控制台应用程序）校准网络摄像头。我正在使用这个类：

class CameraCalibrator{
private:
   std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
   std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;
   //Square Lenght
   float squareLenght;
   //output Matrices
   cv::Mat cameraMatrix; //intrinsic
   cv::Mat distCoeffs;
   //flag to specify how calibration is done
   int flag;
   //used in image undistortion
   cv::Mat map1,map2;
   bool mustInitUndistort;
public:
    CameraCalibrator(): flag(0), squareLenght(36.0), mustInitUndistort(true){};
    int addChessboardPoints(const std::vector<std::string>& filelist,cv::Size& boardSize){
        std::vector<std::string>::const_iterator itImg;
        std::vector<cv::Point2f> imageCorners;
        std::vector<cv::Point3f> objectCorners;
        //initialize the chessboard corners in the chessboard reference frame
        //3d scene points
        for(int i = 0; i<boardSize.height; i++){
            for(int j=0;j<boardSize.width;j++){
                objectCorners.push_back(cv::Point3f(float(i)*squareLenght,float(j)*squareLenght,0.0f));
            }
        }
        //2D Image points:
        cv::Mat image; //to contain chessboard image
        int successes = 0;
        //cv::namedWindow("Chess");
        for(itImg=filelist.begin(); itImg!=filelist.end(); itImg++){
            image = cv::imread(*itImg,0);
            bool found = cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);
            //cv::drawChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, found);
            //cv::imshow("Chess",image);
            //cv::waitKey(1000);
            cv::cornerSubPix(image, imageCorners, cv::Size(5,5),cv::Size(-1,-1),
                cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER+cv::TermCriteria::EPS,30,0.1));
            //if we have a good board, add it to our data
            if(imageCorners.size() == boardSize.area()){
                addPoints(imageCorners,objectCorners);
                successes++;
            }
        }
        return successes;
    }
    void addPoints(const std::vector<cv::Point2f>& imageCorners,const std::vector<cv::Point3f>& objectCorners){
        //2D image point from one view
        imagePoints.push_back(imageCorners);
        //corresponding 3D scene points
        objectPoints.push_back(objectCorners);
    }
    double calibrate(cv::Size &imageSize){
        mustInitUndistort = true;
        std::vector<cv::Mat> rvecs,tvecs;
        return
            cv::calibrateCamera(objectPoints, //the 3D points
                imagePoints,
                imageSize, 
                cameraMatrix, //output camera matrix
                distCoeffs,
                rvecs,tvecs,
                flag);
    }
    void remap(const cv::Mat &image, cv::Mat &undistorted){
        std::cout << cameraMatrix;
        if(mustInitUndistort){ //called once per calibration
            cv::initUndistortRectifyMap(
                cameraMatrix,
                distCoeffs,
                cv::Mat(),
                cameraMatrix,
                image.size(),
                CV_32FC1,
                map1,map2);
            mustInitUndistort = false;
        }
        //apply mapping functions
        cv::remap(image,undistorted,map1,map2,cv::INTER_LINEAR);
    }
};

我正在使用分辨率为 640x480 的 10 个棋盘图像（假设这足以进行校准）。主函数如下所示：

int main(){
    CameraCalibrator calibrateCam;
    std::vector<std::string> filelist;
    filelist.push_back("img10.jpg");
    filelist.push_back("img09.jpg");
    filelist.push_back("img08.jpg");
    filelist.push_back("img07.jpg");
    filelist.push_back("img06.jpg");
    filelist.push_back("img05.jpg");
    filelist.push_back("img04.jpg");
    filelist.push_back("img03.jpg");
    filelist.push_back("img02.jpg");
    filelist.push_back("img01.jpg");

    cv::Size boardSize(8,6);
    double calibrateError;
    int success;
    success = calibrateCam.addChessboardPoints(filelist,boardSize);
    std::cout<<"Success:" << success << std::endl;
    cv::Size imageSize;
    cv::Mat inputImage, outputImage;
    inputImage = cv::imread("img10.jpg",0);
    outputImage = inputImage.clone();
    imageSize = inputImage.size();
    calibrateError = calibrateCam.calibrate(imageSize);
    std::cout<<"Calibration error:" << calibrateError << std::endl;
    calibrateCam.remap(inputImage,outputImage);
    cv::namedWindow("Original");
    cv::imshow("Original",inputImage);
    cv::namedWindow("Undistorted");
    cv::imshow("Undistorted",outputImage);
    cv::waitKey();
    return 0;
}

一切运行没有错误。cameraMatrix 看起来像这样（大约）：

685.65 0 365.14
0 686.38 206.98
0 0 1

校准误差为 0.310157，这是可以接受的。

但是当我使用 remap 时，输出图像看起来比原始图像还要糟糕。这是示例：

原图：原始图像]

未失真的图像：未失真的图像]

所以，问题是，我在校准过程中做错了吗？10个不同的棋盘图像是否足以校准？你有什么建议吗？

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2 回答 2

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相机矩阵不会使镜头失真，这 4 个值只是焦距（在 H 和 V 中）和图像中心（在 X 和 Y 中）

还有另一个distCoeffs包含镜头映射的 3 或 4 值行矩阵（在您的代码中） - 请参阅 Karl's Answer 示例代码

于 2012-04-05T16:05:31.457 回答
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校准是通过数值优化完成的，该优化在解附近具有相当浅的斜率。此外，被最小化的函数是非常非线性的。所以，我的猜测是你的 10 张图片还不够。我用非常广角的镜头（即非常失真的图像）校准相机，并尝试获得 50 或 60 张图像。

我尝试使用棋盘在图像的每个边缘的 3 或 4 个位置获取图像，加上一些在中间，相对于相机具有多个方向和 3 个不同的距离（超近、典型和尽可能远）得到并仍然解决棋盘）。

使棋盘靠近角落非常重要。您的示例图像在图像角落附近没有棋盘。正是这些点限制了校准在图像非常扭曲的部分（角落）中做正确的事情。

于 2012-04-05T20:21:03.420 回答