双目视觉标定程序讲解
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <vector> #include <string> #include <algorithm> #include <iostream> #include <iterator> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <ctype.h> using namespace cv; using namespace std; static void StereoCalib(const vector<string>& imagelist, Size boardSize, bool useCalibrated=true, bool showRectified=true) { if( imagelist.size() % 2 != 0 ) { cout << "Error: the image list contains odd (non-even) number of elements\n"; return; } bool displayCorners = false;//true; const int maxScale = 2; const float squareSize = 1.f; // Set this to your actual square size // ARRAY AND VECTOR STORAGE: //创建图像坐标和世界坐标系坐标矩阵 vector<vector<Point2f> > imagePoints[2]; vector<vector<Point3f> > objectPoints; Size imageSize; int i, j, k, nimages = (int)imagelist.size()/2; //确定左右视图矩阵的数量，比如10副图，左右矩阵分别为5个 imagePoints[0].resize(nimages); imagePoints[1].resize(nimages); vector<string> goodImageList; for( i = j = 0; i < nimages; i++ ) { for( k = 0; k < 2; k++ ) { //逐个读取图片 const string& filename = imagelist[i*2+k]; Mat img = imread(filename, 0); if(img.empty()) break; if( imageSize == Size() ) imageSize = img.size(); else if( img.size() != imageSize ) { cout << "The image " << filename << " has the size different from the first image size. Skipping the pair\n"; break; } bool found = false; //设置图像矩阵的引用，此时指向左右视图的矩阵首地址 vector<Point2f>& corners = imagePoints[k][j]; for( int scale = 1; scale <= maxScale; scale++ ) { Mat timg; //图像是8bit的灰度或彩色图像 if( scale == 1 ) timg = img; else resize(img, timg, Size(), scale, scale); //boardSize为棋盘图的行、列数 found = findChessboardCorners(timg, boardSize, corners, CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE); if( found ) { //如果为多通道图像 if( scale > 1 ) { Mat cornersMat(corners); cornersMat *= 1./scale; } break; } } if( displayCorners ) { cout << filename << endl; Mat cimg, cimg1; cvtColor(img, cimg, COLOR_GRAY2BGR); drawChessboardCorners(cimg, boardSize, corners, found); double sf = 640./MAX(img.rows, img.cols); resize(cimg, cimg1, Size(), sf, sf); imshow("corners", cimg1); char c = (char)waitKey(500); if( c == 27 || c == 'q' || c == 'Q' ) //Allow ESC to quit exit(-1); } else putchar('.'); if( !found ) break; cornerSubPix(img, corners, Size(11,11), Size(-1,-1), TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 30, 0.01)); } if( k == 2 ) { goodImageList.push_back(imagelist[i*2]); goodImageList.push_back(imagelist[i*2+1]); j++; } } cout << j << " pairs have been successfully detected.\n"; nimages = j; if( nimages < 2 ) { cout << "Error: too little pairs to run the calibration\n"; return; } imagePoints[0].resize(nimages); imagePoints[1].resize(nimages); // 图像点的世界坐标系 objectPoints.resize(nimages); for( i = 0; i < nimages; i++ ) { for( j = 0; j < boardSize.height; j++ ) for( k = 0; k < boardSize.width; k++ ) //直接转为float类型，坐标为行、列 objectPoints[i].push_back(Point3f(j*squareSize, k*squareSize, 0)); } cout << "Running stereo calibration ...\n"; //创建内参矩阵 Mat cameraMatrix[2], distCoeffs[2]; cameraMatrix[0] = Mat::eye(3, 3, CV_64F); cameraMatrix[1] = Mat::eye(3, 3, CV_64F); Mat R, T, E, F; //求解双目标定的参数 double rms = stereoCalibrate(objectPoints, imagePoints[0], imagePoints[1], cameraMatrix[0], distCoeffs[0], cameraMatrix[1], distCoeffs[1], imageSize, R, T, E, F, TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 100, 1e-5), CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO + CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST + CV_CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH + CV_CALIB_RATIONAL_MODEL + CV_CALIB_FIX_K3 + CV_CALIB_FIX_K4 + CV_CALIB_FIX_K5); cout << "done with RMS error=" << rms << endl; // CALIBRATION QUALITY CHECK // because the output fundamental matrix implicitly // includes all the output information, // we can check the quality of calibration using the // epipolar geometry constraint: m2^t*F*m1=0 //计算标定误差 double err = 0; int npoints = 0; vector<Vec3f> lines[2]; for( i = 0; i < nimages; i++ ) { int npt = (int)imagePoints[0][i].size(); Mat imgpt[2]; for( k = 0; k < 2; k++ ) { imgpt[k] = Mat(imagePoints[k][i]); //校正图像点坐标 undistortPoints(imgpt[k], imgpt[k], cameraMatrix[k], distCoeffs[k], Mat(), cameraMatrix[k]); //求解对极线 computeCorrespondEpilines(imgpt[k], k+1, F, lines[k]); } //计算求解点与实际点的误差 for( j = 0; j < npt; j++ ) { double errij = fabs(imagePoints[0][i][j].x*lines[1][j][0] + imagePoints[0][i][j].y*lines[1][j][1] + lines[1][j][2]) + fabs(imagePoints[1][i][j].x*lines[0][j][0] + imagePoints[1][i][j].y*lines[0][j][1] + lines[0][j][2]); err += errij; } npoints += npt; } cout << "average reprojection err = " << err/npoints << endl; // save intrinsic parameters FileStorage fs("intrinsics.yml", CV_STORAGE_WRITE); if( fs.isOpened() ) { fs << "M1" << cameraMatrix[0] << "D1" << distCoeffs[0] << "M2" << cameraMatrix[1] << "D2" << distCoeffs[1]; fs.release(); } else cout << "Error: can not save the intrinsic parameters\n"; Mat R1, R2, P1, P2, Q; Rect validRoi[2]; //双目视觉校正，根据内参矩阵，两摄像机之间平移矩阵以及投射矩阵 stereoRectify(cameraMatrix[0], distCoeffs[0], cameraMatrix[1], distCoeffs[1], imageSize, R, T, R1, R2, P1, P2, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, 1, imageSize, &validRoi[0], &validRoi[1]); fs.open("extrinsics.yml", CV_STORAGE_WRITE); if( fs.isOpened() ) { fs << "R" << R << "T" << T << "R1" << R1 << "R2" << R2 << "P1" << P1 << "P2" << P2 << "Q" << Q; fs.release(); } else cout << "Error: can not save the intrinsic parameters\n"; // OpenCV can handle left-right // or up-down camera arrangements bool isVerticalStereo = fabs(P2.at<double>(1, 3)) > fabs(P2.at<double>(0, 3)); // COMPUTE AND DISPLAY RECTIFICATION if( !showRectified ) return; Mat rmap[2][2]; // IF BY CALIBRATED (CALIBRATE'S METHOD) //用标定的话，就不许计算左右相机的透射矩阵 if( useCalibrated ) { // we already computed everything } // OR ELSE HARTLEY'S METHOD else // use intrinsic parameters of each camera, but // compute the rectification transformation directly // from the fundamental matrix { vector<Point2f> allimgpt[2]; for( k = 0; k < 2; k++ ) { for( i = 0; i < nimages; i++ ) std::copy(imagePoints[k][i].begin(), imagePoints[k][i].end(), back_inserter(allimgpt[k])); } F = findFundamentalMat(Mat(allimgpt[0]), Mat(allimgpt[1]), FM_8POINT, 0, 0); Mat H1, H2; stereoRectifyUncalibrated(Mat(allimgpt[0]), Mat(allimgpt[1]), F, imageSize, H1, H2, 3); R1 = cameraMatrix[0].inv()*H1*cameraMatrix[0]; R2 = cameraMatrix[1].inv()*H2*cameraMatrix[1]; P1 = cameraMatrix[0]; P2 = cameraMatrix[1]; } //Precompute maps for cv::remap() //根据左右相机的投射矩阵，校正图像 initUndistortRectifyMap(cameraMatrix[0], distCoeffs[0], R1, P1, imageSize, CV_16SC2, rmap[0][0], rmap[0][1]); initUndistortRectifyMap(cameraMatrix[1], distCoeffs[1], R2, P2, imageSize, CV_16SC2, rmap[1][0], rmap[1][1]); Mat canvas; double sf; int w, h; if( !isVerticalStereo ) { sf = 600./MAX(imageSize.width, imageSize.height); w = cvRound(imageSize.width*sf); h = cvRound(imageSize.height*sf); canvas.create(h, w*2, CV_8UC3); } else { sf = 300./MAX(imageSize.width, imageSize.height); w = cvRound(imageSize.width*sf); h = cvRound(imageSize.height*sf); canvas.create(h*2, w, CV_8UC3); } for( i = 0; i < nimages; i++ ) { for( k = 0; k < 2; k++ ) { Mat img = imread(goodImageList[i*2+k], 0), rimg, cimg; remap(img, rimg, rmap[k][0], rmap[k][1], CV_INTER_LINEAR); cvtColor(rimg, cimg, COLOR_GRAY2BGR); Mat canvasPart = !isVerticalStereo ? canvas(Rect(w*k, 0, w, h)) : canvas(Rect(0, h*k, w, h)); resize(cimg, canvasPart, canvasPart.size(), 0, 0, CV_INTER_AREA); if( useCalibrated ) { Rect vroi(cvRound(validRoi[k].x*sf), cvRound(validRoi[k].y*sf), cvRound(validRoi[k].width*sf), cvRound(validRoi[k].height*sf)); rectangle(canvasPart, vroi, Scalar(0,0,255), 3, 8); } } if( !isVerticalStereo ) for( j = 0; j < canvas.rows; j += 16 ) line(canvas, Point(0, j), Point(canvas.cols, j), Scalar(0, 255, 0), 1, 8); else for( j = 0; j < canvas.cols; j += 16 ) line(canvas, Point(j, 0), Point(j, canvas.rows), Scalar(0, 255, 0), 1, 8); imshow("rectified", canvas); char c = (char)waitKey(); if( c == 27 || c == 'q' || c == 'Q' ) break; } } static bool readStringList( const string& filename, vector<string>& l ) { l.resize(0); FileStorage fs(filename, FileStorage::READ); if( !fs.isOpened() ) return false; FileNode n = fs.getFirstTopLevelNode(); if( n.type() != FileNode::SEQ ) return false; FileNodeIterator it = n.begin(), it_end = n.end(); for( ; it != it_end; ++it ) l.push_back((string)*it); return true; } int main(int argc, char** argv) { Size boardSize; string imagelistfn; bool showRectified = true; for( int i = 1; i < argc; i++ ) { if( string(argv[i]) == "-w" ) { if( sscanf(argv[++i], "%d", &boardSize.width) != 1 || boardSize.width <= 0 ) { cout << "invalid board width" << endl; return print_help(); } } else if( string(argv[i]) == "-h" ) { if( sscanf(argv[++i], "%d", &boardSize.height) != 1 || boardSize.height <= 0 ) { cout << "invalid board height" << endl; return print_help(); } } else if( string(argv[i]) == "-nr" ) showRectified = false; else if( string(argv[i]) == "--help" ) return print_help(); else if( argv[i][0] == '-' ) { cout << "invalid option " << argv[i] << endl; return 0; } else imagelistfn = argv[i]; } if( imagelistfn == "" ) { imagelistfn = "stereo_calib.xml"; boardSize = Size(9, 6); } else if( boardSize.width <= 0 || boardSize.height <= 0 ) { cout << "if you specified XML file with chessboards, you should also specify the board width and height (-w and -h options)" << endl; return 0; } vector<string> imagelist; bool ok = readStringList(imagelistfn, imagelist); if(!ok || imagelist.empty()) { cout << "can not open " << imagelistfn << " or the string list is empty" << endl; return print_help(); } StereoCalib(imagelist, boardSize, true, showRectified); return 0; }
主要函数说明
cvFindChessboardCorners
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功能说明 |
寻找棋盘图中棋盘角点 |
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函数声明 |
vFindChessboardCorners( const void* image, CvSize pattern_size, CvPoint2D32f* corners, int* corner_count = NULL, int flags = CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ) |
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参数说明 |
In |
image,输入的棋盘图必须是8位灰度或者彩色图像 |
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in |
pattern_size,棋盘图中每行和每列的角点个数（内角点的个数）。如上图为(6,7)。 |
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out |
corners,存储角点位置的数组指针，该数组表现事先分配空间，而且至少必须大于棋盘的所有角点的个数。 |
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out |
corner_count，变量是可选的，如果不是NULL,则它是一个指向所记录角点数目的正数指针。 |
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in |
flag，用来定义额外的滤波步骤以有助于寻找棋盘角点。所有的变量都可以单独或者以逻辑或的方式组合使用。CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ,cvFindChessboardCorners()的默认方式是，首先根据平均亮度对图像进行二值化，但如果设置此标志，则使用自适应二值化。CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE ,如果设置了该标志，则会在二值化之前应用cvEqualizeHist()来归一化图像。CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS ,一旦二值化图像以后，算法试图根据棋盘上黑色方块的投影视场中定位四边形。这是一个逼近的过程，因为四边形的每个边都假设为直角，而实际上由于图像的径向畸变，这个不完全成立。如果这个标志被设置了，那么将对这个四边形使用额外的约束以拒绝错误的四边形。函数成功找到所有的角点，则返回非0，否则返回0。 |
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备注 |
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cvDrawChessboardCorners
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功能说明 |
cvFindChessboardCorners()发现所有角点绘制到所提供的图像上 |
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函数声明 |
cvDrawChessboardCorners( CvArr* image, CvSize pattern_size, CvPoint2D32f* corners, int count, int pattern_was_found ) |
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参数说明 |
In/out |
image，欲绘制的图像，该图像为8位的彩色图像。 pattern_size, 图像尺寸 |
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in |
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in |
corners。角点矩阵 |
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in |
count,角点数目 |
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in |
pattern_was_found，表示是否所有的棋盘模式都被成功找到，这可以设置为cvFindChessboardCorners()函数的返回值。
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备注 |
如果没有发现所有的角点，那么角点将使用红色圆圈绘制。如果发现了所有的角点，那么角点将用不同颜色绘制（每行使用单独的颜色绘制），并且把角点以一定顺序用线连接起来 |
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cornerSubPix
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功能说明 |
在角点检测中精确化角点位置 |
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函数声明 |
void cornerSubPix( InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone,TermCriteria criteria ) |
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参数说明 |
In |
image：输入图像 |
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In/out |
corners：输入角点的初始坐标以及精准化后的坐标用于输 |
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in |
出。winSize：搜索窗口边长的一半，例如如果winSize=Size(5,5)，则一个大小为\的搜索窗口将被使用。 |
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in |
ZeroZone: 不清楚，一般默认为(-1,-1) |
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in |
Critrria: 插值方式 |
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备注 |
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stereoCalibrate
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功能说明 |
双目摄像机标定，计算了两个摄像头进行立体像对之间的转换关系，根据左右相机的参数矩阵，生成两个相机之间的关系矩阵，以及基本和本质矩阵 |
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函数声明 |
double stereoCalibrate(InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints1, InputArrayOfArrays imagePoints2, InputOutputArray cameraMatrix1, InputOutputArray distCoeffs1, InputOutputArray cameraMatrix2, InputOutputArray distCoeffs2, Size imageSize, OutputArray R, OutputArray T, OutputArray E, OutputArray F, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 1e-6), int flags=CALIB_FIX_INTRINSIC ) |
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主要参数说明 |
in |
objectPoints–校正的图像点向量组. |
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in |
imagePoints1–通过第一台相机观测到的图像上面的向量组. |
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in |
imagePoints2–通过第二台相机观测到的图像上面的向量组. |
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in |
cameraMatrix1–输入或者输出第一个相机的内参数矩阵如果CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS , CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO , CV_CALIB_FIX_INTRINSIC , or CV_CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH其中之一参数被指定, 所有或者部分的矩阵参数就必须被初始化. 详细内容则查看FLAGS的描述。 |
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In/out |
distCoeffs1–输入/输出第一个相机的畸变系数向量 其中的4，5或者8个元素. 输出向量的长度则是取决于FLAGS的值。 |
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In/out |
cameraMatrix2–输入或者输出第二个相机的内参数矩阵 |
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In/out |
distCoeffs2–输入/输出第二个相机的畸变系数向量 |
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in |
imageSize–图像文件的大小——只用于初始化相机内参数矩阵。 |
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out |
R–输出第一和第二相机坐标系之间的旋转矩阵。 |
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out |
T–输出第一和第二相机坐标系之间的旋转矩阵平移向量 |
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out |
E–输出本征矩阵。 |
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out |
F–输出基础矩阵。 |
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in |
term_crit–迭代优化算法终止的标准。 |
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in |
flags– 不同的FLAG,可能是零或以下值的结合: § CV_CALIB_FIX_INTRINSIC要确认cameraMatrix? and distCoeffs?所以只有R, T, E , 和F矩阵被估计出来 § CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS根据指定的FLAG优化一些或全部的内在参数。初始值是由用户提供。 § CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT在优化过程中确定主点。 § CV_CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH确定和 . § CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO优化 . 确定的比值. § CV_CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH执行以及 . § CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST设置每个相机切向畸变系数为零并且设为固定值。 § CV_CALIB_FIX_K1,...,CV_CALIB_FIX_K6在优化中不改变相应的径向畸变系数. 如果设置CV_CALIB_USE_I NTRINSIC_GUESS , 使用distCoeffs矩阵提供的系数。否则将其置零. § CV_CALIB_RATIONAL_MODEL能够输出系数k4，k5，k6。提供向后兼容性,这额外FLAG应该明确指定校正函数使用理性模型和返回8个系数。如果FLAG没有被设置,该函数计算并只返回5畸变系数。 |
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备注 |
如果你有一个立体相机的相对位置，并且两个摄像头的方向是固定的，以及你计算了物体相对于第一照相机和第二照相机的姿态，（R1，T1）和（R2，T2），各自（这个可以通过solvepnp()做到）通过这些姿态确定。这意味着，给定予（：数学：t_1），就可以计算（：数学：t_2）。你只需要知道第二相机相对于第一相机的位置和方向。 除了立体的相关信息，该函数也可以两个相机的每一个做一个完整的校准。然而，由于在输入数据中的高维的参数空间和噪声的，可能偏离正确值。如果每个单独的相机内参数可以被精确估计（例如，使用calibratecamera()），建议您这样做，然后在本征参数计算之中使用CV_CALIB_FIX_INTRINSIC的功能。否则，如果一旦计算出所有的参数，它将会合理的限制某些参数，例如，传递CV_CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH and CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST，这通常是一个合理的假设。 与calibratecamera()类似，该函数最大限度地减少了从相机中所有可用的视图的所有点的总的重投影误差。该函数返回的重投影误差最终值。
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cvCalibrateCamera
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功能说明 |
利用定标来计算摄像机的内参数和外参数 |
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函数声明 |
oid cvCalibrateCamera2( CvMat* object_points, CvMat* image_points, int* point_counts, CvSize image_size, CvMat* intrinsic_matrix, CvMat* distortion_coeffs, CvMat* rotation_vectors = NULL, CvMat* translation_vectors = NULL, int flags = 0 ); |
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参数说明 |
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object_points，是一个N×3的矩阵，如果对于每一个棋盘，我们有k个角点，并且我们通过旋转棋盘，得到棋盘的M的视场图，那么此时N=k×M。 在使用棋盘的场合，我们另点z的坐标值为0，而x,y坐标用里面来度量，选用英寸单位，那么所有参数计算的结果也是用英寸表示。最简单的方式是我们定义棋盘的每一个方块为一个单位。 |
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image_points，是一个N×2的矩阵。包含object_points所提供的所有点的坐标。在图像中寻找到的角点的坐标。 |
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point_counts,每个图像上角点的个数，以M×1矩阵形式提供，M是视场的数目 |
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image_size,图像的大小，以像素为衡量单位。 |
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intrinsic_matrix，摄像机内参数矩阵3×3大小。可以作为输入变量（此时会影响计算的结果），可以作为输出变量（本来主要就是为了求解该参数），内参数矩阵完全定义了理想摄像机模型的摄像机行为。 |
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distortion_matrix,畸变系数，为5×1大小的矢量，可以作为输入变量，可以作为输出变量（同上），畸变系数的记录顺序是：k1,k2,p1,p2,k3； |
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rotation_vectors,大小为M×3，M为视场的个数。旋转矢量的讲解参考上一篇文章。可以通过cvRodrigues2()将旋转矢量转换为旋转矩阵。 |
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translation_vectors,大小为M×3矩阵。 函数中的标志位： 1、CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS cvCalibrateCamera2()计算内参数矩阵的时候，通常不需要额外的信息。具体来说，参数cx和cy（图像中心）的初始值可以直接从变量image_size中得到（即(H-1)/2,(W-1)/2)），如果设置了该变量那么instrinsic_matrix假设包含正确的值，并被用作初始猜测，为cvCalibrateCamera2()做优化时所用。 2、CV_CALIB_USE_PRINCIPAL_POINT 可以和CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS 一起使用。如果仅设置了该标志位，那么设置图像的中心作为主点。如果一起使用，则设置主点位置为intrinsic_matrix矩阵提供的初始值。（这也是为什么，instrinsic_matrix不仅可以作为输出，也可以作为输入的原因了） 3、CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO 如果设置了该标志位，那么在调用标定程序时，优化过程只同时改变fx和fy，而固定intrinsic_matrix的其他值（如果 CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS也没有被设置，则intrinsic_matrix中的fx和fy可以为任何值，但比例相关）。 4、CV_CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH 该标志位在优化的时候，直接使用 intrinsic_matrix传递过来的fx和fy。 5、CV_CALIB_FIX_K1,CV_CALIB_FIX_K2,CV_CALIB_FIX_K3 固定径向畸变k1,k2,k3。径向畸变参数可以通过组合这些标志设置为任意值。一般地最后一个参数应设置为0，初始使用鱼眼透镜。 6、CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST 该标志在标定高级摄像机的时候比较重要，因为精确制作将导致很小的径向畸变。试图将参数拟合0会导致噪声干扰和数值不稳定。通过设置该标志可以关闭切向畸变参数p1和p2的拟合，即设置两个参数为0。 |
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备注 |
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cvFindExtrinsicCameraParams2
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功能说明 |
计算摄像机外部参数 |
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函数声明 |
void cvFindExtrinsicCameraParams2( const CvMat* object_points, const CvMat* image_points, const CvMat* intrinsic_matrix, const CvMat* distortion_coeffs, CvMat* rotation_vector, CvMat* translation_vector ); |
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参数说明 |
in |
const CvMat* object_points： 世界坐标系实际坐标矩阵 |
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in |
const CvMat* image_points：图像坐标系坐标矩阵 |
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in |
const CvMat* intrinsic_matrix：内参矩阵 |
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in |
const CvMat* distortion_coeffs：畸变矩阵 |
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out |
CvMat* rotation_vector： 转移矩阵 |
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out |
CvMat* translation_vector ：平移矩阵 |
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备注 |
根据图像坐标点，世界坐标点，内参数矩阵和畸变矩阵一起计算外部外餐 |
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ProjectPoints2
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功能说明 |
投影三维点到图像平面 |
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函数声明 |
void cvProjectPoints2( const CvMat* object_points, const CvMat* rotation_vector, const CvMat* translation_vector, const CvMat* intrinsic_matrix, const CvMat* distortion_coeffs, CvMat* image_points, CvMat* dpdrot=NULL, CvMat* dpdt=NULL, CvMat* dpdf=NULL, CvMat* dpdc=NULL, CvMat* dpddist=NULL ); |
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参数说明 |
in |
bject_points物体点的坐标，为3xN或者Nx3的矩阵 |
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in |
rotation_vector 旋转向量，1x3或者3x1。 |
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in |
translation_vector 平移向量，1x3或者3x1。 |
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in |
intrinsic_matrix摄像机内参数矩阵 |
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in |
distortion_coeffs形变参数向量，4x1或者1x4，为[k1,k2,p1,p2]。如果是NULL，所有形变系数都设为0。 |
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out |
image_points输出数组，存储图像点坐标。大小为2xN或者Nx2，这儿N是视图中的所有点的数目。 |
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in |
dpdrot旋转向量部分的图像上点导数，Nx3矩阵。 |
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in |
dpdt平移向量部分的图像上点导数，Nx3矩阵。 |
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in |
dpdf可选参数，关于fx和fy的图像上点的导数，Nx2矩阵。 |
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in |
dpdc可选参数， cx和cy的图像上点的导数，Nx2矩阵。 |
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in |
dpddist可选参数，关于形变系数的图像上点的导数，Nx4矩阵。 |
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备注 |
函数cvProjectPoints2通过给定的内参数和外参数计算三维点投影到二维图像平面上的坐标。另外，这个函数可以计算关于投影参数的图像点偏导数的雅可比矩阵。雅可比矩阵可以用在cvCalibrateCamera2和cvFindExtrinsicCameraParams2函数的全局优化中。这个函数也可以用来计算内参数和外参数的反投影误差 |
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