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使用OpenCV进行摄像机校准

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我想用OpenCV C API进行相机校准，使用一组已知的世界来成像点匹配 .

OpenCV有一个名为 cv::calibrateCamera 的函数，如here所述 . 这清楚地提到该功能将推断出平面物体的固有相机矩阵，并且它希望用户为非平面3D环境指定矩阵 .

在我的点对应中，世界坐标不是平面的 . 而且我对内部相机矩阵没有合格的猜测 .

在这种情况下，我该如何校准相机？

目前，我正在使用一种简单的基于DLT的方法来使用 cv::SVD::solveZ 函数进行计算 . 但我想使用OpenCV执行的非线性估计 .

c++ opencv computer-vision

2 回答

  • 0

    This page解释了如何执行相机自动校准 . 这包括使用Kruppa方程的方法，该方程似乎可以使用您期望的非线性技术来解决 .

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  • 2

    我处于相同的情况：我有一个非平面的3D目标，但我想在校准过程中使用OpenCV的非线性LM优化 . （张的OpenCV初始化方法只允许平面校准目标）

    您可以做的是从您自己的DLT结果中提取相机矩阵，并将其用作 calibrateCamera 的初始猜测 . 仅对一对进行就足够了（相机点 - 对象点） . 即使其他对可能产生其他相机矩阵，它们也可能是相似的，并且您只需要初始化就可以使用该矩阵 .

    注意，我确实假设，使用您自己的DLT，您可以获得投影矩阵 P ，它将同构世界点 X 映射到hom . 图像点 x 来自 x = P * X .

    这将是要走的路，但是在python中，你应该能够适应自己的需求：

    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，由于 calibrateCamera 假定 cameraMatrix[2,2]==1 并且被约束为正焦距和0偏斜，因此可能需要校正相机矩阵，正如我在上面的代码中所示 .

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