cameraMatrix:相机的内参矩阵,一个3x3的浮点数矩阵。 distCoeffs:畸变系数,一个1x5或1x8的向量,包含径向和切向畸变系数。 R:可选的旋转矩阵,一个3x3的浮点数矩阵,表示从原相机坐标系到新的相机坐标系的旋转。如果这个参数是空的,那么newCameraMatrix必须是cameraMatrix。 newCameraMatrix:新的相机内参矩阵,一个3x3的...
cameraMatrix:输出 相机内参矩阵(cv::Mat) distCoeffs:输出 相机畸变系数矩阵(cv::Mat) rvecs:输出 旋转向量(std::vector<cv::Vec3d>) tvecs:输出 平移向量(std::vector<cv::Vec3d>) flags:输入 标定时所采用的算法(int),有如下几个参数: CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS:使用该参数时,在cameraMatrix矩阵中...
print("Camera matrix : \n") print(camera_matrix) print("dist : \n") print(dist_coeffs) print("ret : \n") print(ret) 请确保你提供的 objectPoints 和imagePoints 匹配正确,且数量足够多,以进行准确的相机标定。在实际应用中,通常使用棋盘格标定板来获取这些点。
#if 1// 步骤十(1):计算内参和畸变系数,未设 flags 和无 迭代终止条件 图象 >=1张即可,这是常规广角标定矫正方式(非鱼眼)cv::Mat dstMat; { cv::Mat cameraMatrix;// 相机矩阵(接收输出)cv::Mat distCoeffs;// 畸变系数(接收输出)cv::Mat rotate;// 旋转量(接收输出)cv::Mat translate;// 偏移量...
cameraMatrix为内参数矩阵(相机矩阵cameraMatrix)。输入一个cv::Mat cameraMatrix即可。 distCoeffs为畸变矩阵。输入一个cv::Mat distCoeffs即可。 rvecs为旋转向量;应该输入一个cv::Mat的vector,即vector<cv::Mat> rvecs因为每个vector<Point3f>会得到一个rvecs。
// 步骤十:计算内参和畸变系数cv::Mat cameraMatrix;// 相机矩阵(接收输出)cv::Mat distCoeffs;// 畸变系数(接收输出)cv::Mat Rotate;// 旋转量(接收输出)cv::Mat Translate;// 偏移量(接收输出)cv::calibrateCamera(vectorObjectPoint,vectorImagePoint,grayMat.size(),cameraMatrix,distCoeffs,Rotate,Translate...
fs <<"camera_matrix"<< camera_matrix; fs <<"dist_coeffs"<< dist_coeffs; fs.release(); return0; } 担心大家和我一样都是小白,先讲解一些可能没见过的函数 (1)glob: glob 函数是一个用于匹配文件名的函数,可以根据指定的模式匹配符合条件的文件名,并将其返回到指定的容器中。glob 函数通常在文件批量...
InputArray newCameraMatrix,单目成像时一般不会使用它 Size size,输出映射的尺寸,对应于用来矫正的图像的尺寸intm1type,最终的映射类型,可能只为CV_32FC132_16SC2,对应于map1的表示类型 OutputArray map1,OutputArray map2); 我们只需在程序开头使用该函数计算一次矫正映射,就可以使用cv::remap()函数将该矫正应...
分析了Canny的优劣，并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程，文末有代码链接。
retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera( objectPoints, imagePoints, imageSize) 第一个参数objectPoints,为世界坐标系中的三维点。 需要依据棋盘上单个黑白矩阵的大小,计算出(初始化)每一个内角点的世界坐标; 第二个参数imagePoints,为每一个内角点对应的图像坐标点; ...