OpenCV标定与畸变校正

简介：
《OpenCV标定与畸变校正》是一篇详细介绍如何使用OpenCV库进行相机参数标定和图像畸变矫正的技术文档。 在计算机视觉领域，相机标定及畸变校正是非常重要的步骤。它们能够纠正因镜头光学特性引起的图像扭曲问题，并提高图像质量和后续处理的准确性。OpenCV是一个强大的开源库，提供了完整的功能来实现这一过程。 首先，我们探讨一下相机标定的概念及其意义。相机标定涉及确定相机内在参数（如焦距、主点坐标）和外在参数（即相对于世界坐标的姿态）。内参描述了摄像机的光学特性，而外参则反映了摄像机的位置信息。OpenCV中的`calibrateCamera()`函数可以利用一系列已知特征点图像来计算这些参数。 为了进行标定，我们需要一个棋盘格图案作为标准物。这种模式通常由交替排列的黑白方块组成，并且通过使用OpenCV库内的`findChessboardCorners()`和 `cornerSubPix()` 函数实现角点检测及精确定位。 完成上述步骤后，我们将多个图像中的这些特征点输入到`calibrateCamera()`函数中。同时提供棋盘格大小的参数信息以帮助计算。该过程会返回一个包含相机内参矩阵、失真系数、旋转和翻译向量的结果集。 畸变校正是基于标定过程中获得的数据进行的，主要目标是消除或减少镜头导致的图像变形现象。“undistort()”函数用于执行这一任务，通过接受原始图片以及内参数与失真系数作为输入来生成矫正后的图像。另外，“initUndistortRectifyMap()”可以创建一个映射表，该表可应用于整个图像以进行线性插值校正，在处理大型图像或实时视频时尤其有用。 畸变校正是提高目标检测、跟踪和3D重建等任务性能的关键步骤之一。例如在自动驾驶汽车或者无人机应用中，精确的图像矫正对于识别道路标志和其他障碍物至关重要。 总之，OpenCV提供了一套全面的功能来执行相机标定及畸变校正操作，在计算机视觉项目中扮演着不可或缺的角色。通过掌握这些技术，我们可以显著提升系统的准确性和可靠性。