攝像機標定
本文目的在於記錄如何使用MATLAB做攝像機標定,並通過OpenCV進行校正後的顯示。
首先關於校正的基本知識通過OpenCV官網的介紹即可簡單瞭解：
http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html
對於攝像機我們所關心的主要參數爲攝像機內參，以及幾個畸變係數。上面的連接中後半部分也給瞭如何標定，然而OpenCV自帶的標定程序稍顯繁瑣。因而在本文中我主推使用MATLAB的工具箱。下面讓我們開始標定過程。
標定板
標定的最開始階段最需要的肯定是標定板。兩種方法，直接從opencv官網上能下載到：
http://docs.opencv.org/2.4/_downloads/pattern.png
方法二：逼格滿滿（MATLAB）
J = (checkerboard(300,4,5)>0.5);
figure, imshow(J);
- 1
- 2
- 1
- 2
採集數據
那麼有了棋盤格之後自然是需要進行照片了。不多說，直接上程序。按q鍵即可保存圖像，儘量把鏡頭的各個角度都覆蓋好。
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <string>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
VideoCapture inputVideo(0);
//inputVideo.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320);
//inputVideo.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240);
if (!inputVideo.isOpened())
{
cout << "Could not open the input video " << endl;
return -1;
}
Mat frame;
string imgname;
int f = 1;
while (1) //Show the image captured in the window and repeat
{
inputVideo >> frame; // read
if (frame.empty()) break; // check if at end
imshow("Camera", frame);
char key = waitKey(1);
if (key == 27)break;
if (key == 'q' || key == 'Q')
{
imgname = to_string(f++) + ".jpg";
imwrite(imgname, frame);
}
}
cout << "Finished writing" << endl;
return 0;
}
保存大約15到20張即可。大家可以看到我的方法，直接對着實驗室的屏幕拍攝的。這個階段有個注意事項就是測量好屏幕上每個方格的大小，這個標定的時候會用到。
進行標定
直接而在MATLAB的Command Window裏面輸入cameraCalibrator即可調用標定應用。 
首先先把之前照好的圖像添加進去，這是出現： 
這就是之前讓你記錄的標定板中每個方格的大小。
輸入無誤後就涉及到最關鍵的一步了（MATLAB的這個實在太方便了，都是傻瓜式操作），選擇參數。
爲什麼說他關鍵呢，因爲如果你仔細閱讀了OpenCV的說明之後你會大概明白畸變參數，總共有五個，徑向畸變3個（k1,k2,k3）和切向畸變2個(p1,p2)。
徑向畸變： 
切向畸變： 
以及在OpenCV中的畸變係數的排列（這點一定要注意k1，k2，p1，p2，k3），千萬不要以爲k是連着的。 
並且通過實驗表明，三個參數的時候由於k3所對應的非線性較爲劇烈。估計的不好，容易產生極大的扭曲，所以我們在MATLAB中選擇使用兩參數，並且選擇錯切和桶形畸變。 
點擊開始後等待一段時間即可完成標定。並且MATLAB給出的可視化還是很不錯的，可以對比校正前後的樣子。
點擊show Undistorted即可看到無畸變的圖像。 
到這爲止，你已經完成了標定過程。選擇導出參數，即可把參數進行保存。 
保存後可以退出標定應用，在MATLAB主界面中將保存的Mat文件打開。 
第二行就是參數 
裏面的RadialDistortion對應k1，k2，k3設置爲0了。
TangentialDistortion對應p1，p2。
IntrinsicMatrix對應內參，注意這個和OpenCV中是轉置的關係，注意不要搞錯。 
對應
OpenCV中查看標定的結果
直接上代碼。
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
VideoCapture inputVideo(0);
if (!inputVideo.isOpened())
{
cout << "Could not open the input video: " << endl;
return -1;
}
Mat frame;
Mat frameCalibration;
inputVideo >> frame;
Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
cameraMatrix.at<double>(0, 0) = 4.450537506243416e+02;
cameraMatrix.at<double>(0, 1) = 0.192095145445498;
cameraMatrix.at<double>(0, 2) = 3.271489590204837e+02;
cameraMatrix.at<double>(1, 1) = 4.473690628394497e+02;
cameraMatrix.at<double>(1, 2) = 2.442734958206504e+02;
Mat distCoeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
distCoeffs.at<double>(0, 0) = -0.320311439187776;
distCoeffs.at<double>(1, 0) = 0.117708464407889;
distCoeffs.at<double>(2, 0) = -0.00548954846049678;
distCoeffs.at<double>(3, 0) = 0.00141925006352090;
distCoeffs.at<double>(4, 0) = 0;
Mat view, rview, map1, map2;
Size imageSize;
imageSize = frame.size();
initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(),
getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0),
imageSize, CV_16SC2, map1, map2);
while (1) //Show the image captured in the window and repeat
{
inputVideo >> frame; // read
if (frame.empty()) break; // check if at end
remap(frame, frameCalibration, map1, map2, INTER_LINEAR);
imshow("Origianl", frame);
imshow("Calibration", frameCalibration);
char key = waitKey(1);
if (key == 27 || key == 'q' || key == 'Q')break;
}
return 0;
}
相信此時你的鏡頭的畸變也得到了修復。 
還有就是之前討論的爲什麼選2係數而不是3係數。因爲。。。。。。。
下面是三係數的修正結果，慘不忍睹啊。
