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我正在尝试校准由两个相同的立体设置组成Canon EOS60D，我将使用它来进行摄影测量。为了校准相机，我使用了高精度circlegrid模板。我能够使用 检测圆的中心点cv2.findCirclesGrid，并且能够很好地校准单个相机。当我尝试使用cv2.stereoCalibrateOpenCV 中的功能校准两个相机时，问题就来了。我将阐明所采取的步骤，并发布一些带有输出的代码片段。如果有人能指出我做错了什么，我将不胜感激。

脚步

1) 第一步是使用cv2.findCirclesGridOpenCV 中的函数检测圆形网格图案。

2）然后使用从每个摄像头检测到的网格图案，我cv2.calibrateCamera用来获取摄像头矩阵和两个摄像头的失真系数。

3）在获得两个相机的相机矩阵和失真系数后，我将它们传递给cv2.stereoCalibrate函数。

输出

校准左相机后的输出如下

Left Camera Return Value :  0.202690712694
Left Camera Camera Matrix :  [[  2.42046647e+04   0.00000000e+00       1.78281995e+03]
[  0.00000000e+00   2.42115121e+04   2.51720578e+03]
[  0.00000000e+00   0.00000000e+00   1.00000000e+00]]
Left Camera Dist Coeff :  [[-0.09448288 -1.38934436  0.00951455 -0.00568115  0.11248399]]

校准右相机后的输出如下

Right Camera Return value :  0.258429588138
Right Camera Camera Matrix :  [[  2.69094574e+04   0.00000000e+00   1.70580157e+03]
[  0.00000000e+00   2.69534209e+04   2.55185400e+03]
[  0.00000000e+00   0.00000000e+00   1.00000000e+00]]
Right Camera Dist Coeff :  [[-0.1854594   1.89124255  0.00592814 -0.00377697  0.05715002]]

从上面的输出可以看出，两者的返回值cv2.calibrateCamera都是合理的。

校准立体声设置后的输出如下

StereoCalib Return Value :  278.98818985
Rotation Vector :  [[ 0.72415334  0.13289823  0.67671265]
[ 0.68078781  0.018949   -0.73223554]
[-0.11013584  0.99094853 -0.07675351]]
Translation Vector  [[-1.20860215]
[ 1.23017549]
[ 2.08116679]]
Essential Matrix :  [[-1.55231939  1.17960457  1.42948401]
[ 1.37397347  1.47424592  1.31558743]
[-1.7136373  -0.18638995  0.05250614]]
Fundamental Matrix :  [[ -3.15554184e-07   2.39721211e-07   6.99264445e-03]
[  2.78844610e-07   2.99110045e-07   5.21248054e-03]
[ -9.54712002e-03  -2.19149124e-03   1.00000000e+00]]

但是立体校准的返回值太高了。

参数

我使用的标志和标准cv2.stereoCalibrate如下

flags = cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC

criteria = cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER + cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 1000, 1e-6

如果有人能指出我做错了什么，我将不胜感激。

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