双目相机的标定代码
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简介：
本项目提供一套详细的双目相机标定代码，旨在帮助用户准确计算并获取双目视觉系统的内外参数。适合于机器人视觉、自动驾驶等领域的研究与应用。
双目相机标定是计算机视觉领域中的一个关键步骤，它对于实现精确的三维空间重建、物体定位和导航等任务至关重要。“双目相机标定代码”旨在帮助用户进行这一过程，以便后续进行更复杂的计算机视觉应用。
理解双目相机的工作原理非常重要。双目相机由两个并排的摄像头组成，模拟人类双眼观察物体的方式，通过捕捉同一场景的两张图像，并根据视差计算出深度信息。这种技术基于三角测量原理：已知两个摄像头的位置（基线）和它们分别拍摄到的相同点，则能计算出该点在三维空间中的坐标。
双目标定的目标是获取相机的内外参数。内参数包括焦距、主点坐标以及镜头畸变系数，这些与相机自身属性相关；外参数则描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态，即旋转矩阵和平移向量。标定过程通常包含以下几个步骤：
1. **棋盘格图案**：使用均匀分布的特征点作为参考。
2. **图像采集**：多角度拍摄棋盘格角点并记录每个视角下的图像数据。
3. **特征检测**：自动或手动标记每张图中的所有关键角点。
4. **匹配对应点**：将左右相机捕捉到的相同位置进行配对，形成立体对应关系。
5. **计算单目标定**：为每一个单独的摄像头确定其内参数和姿态矩阵（旋转和平移）。
6. **立体标定**：利用已知的特征点来解算两个摄像机之间的相对位姿信息，即外参量。
7. **校正镜头畸变**：使用得到的矫正系数对原始图像进行处理以减少失真影响。
完成以上步骤后，可以获得一个能够将像素坐标转换为世界坐标的标定矩阵。这在自动驾驶、机器人导航和无人机避障等应用中具有重要作用。
提供的代码文件包含执行上述过程所需的所有算法及工具模块。用户可以通过运行这些程序，并根据具体硬件配置输入相应的棋盘格图像数据来获得双目相机的精确标定结果，从而更好地掌握并利用这项技术实现三维视觉功能。
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