stereocalibrate函數詳解

一、stereocalibrate函數概述

stereocalibrate(obj_points, img_points_l, img_points_r, K1, D1, K2, D2, img_size, R, T, E, F[, flags[, criteria]])

stereocalibrate函數主要是用於雙目相機的標定，通過多組圖像和標定板的角點坐標，計算出兩個相機的內參矩陣、畸變係數、旋轉矩陣、平移矩陣等參數，完成相機的標定過程。

二、stereocalibrate函數參數解釋

1. obj_points

obj_points為標定板上每個棋盤格角點的三維坐標，每張圖像對應一個obj_points。

2. img_points_l

img_points_l為左目相機拍攝到的棋盤格角點在圖像上的二維坐標。

3. img_points_r

img_points_r為右目相機拍攝到的棋盤格角點在圖像上的二維坐標。

4. K1, D1

K1為左目相機的內參矩陣，D1為左目相機的畸變係數。

5. K2, D2

K2為右目相機的內參矩陣，D2為右目相機的畸變係數。

6. img_size

img_size為圖像大小，格式為寬度和高度的元組。

7. R, T, E, F

R, T, E, F為輸出參數，分別表示旋轉矩陣、平移矩陣、本徵矩陣和基礎矩陣。

8. flags

flags為計算標定矩陣的選項，默認值為CALIB_FIX_INTRINSIC。

9. criteria

criteria為迭代停止準則，用於控制迭代次數和精度。

三、使用stereocalibrate函數進行投影儀標定

1. 準備標定板

準備一個標定板，標定板可以採用常見的黑白棋盤格，在標定過程中需要拍攝多組標定圖像（左右目相機都能看到標定板）。

2. 獲取棋盤格角點

使用findChessboardCorners函數在每張標定圖像中檢測棋盤格角點。

    ret_l, corners_l = cv2.findChessboardCorners(gray_l, pattern_size, None)
    ret_r, corners_r = cv2.findChessboardCorners(gray_r, pattern_size, None)

注意需要將圖像轉換為灰度圖再進行角點檢測。

3. 繪製角點

使用drawChessboardCorners函數在標定圖像中繪製角點。

    img_l = cv2.drawChessboardCorners(img_l, pattern_size, corners_l, ret_l)
    img_r = cv2.drawChessboardCorners(img_r, pattern_size, corners_r, ret_r)

4. 獲取標定板每個棋盤格角點的三維坐標

通過構建標定板中每個棋盤格的三維坐標，獲取標定板上每個棋盤格角點的三維坐標。

    objp = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
    objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
    objp *= square_size

其中square_size為標定板上每個棋盤格的實際尺寸。

5. 使用stereocalibrate函數進行標定

將左右目相機拍攝到的棋盤格角點坐標以及三維角點坐標傳入stereocalibrate函數中，計算出兩個相機的內參矩陣、畸變係數、旋轉矩陣、平移矩陣等參數。

    ret, K_l, D_l, K_r, D_r, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(obj_points, img_points_l, img_points_r, K1, D1, K2, D2, img_size, flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)

其中K_l, D_l, K_r, D_r為左右目相機的內參矩陣和畸變係數，R為旋轉矩陣，T為平移矩陣。

6. 查看標定結果

使用stereoRectify函數將兩個相機的內參和外參（R,T）轉換為極線約束，進而矯正雙目圖像。

    R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(K_l, D_l, K_r, D_r, img_size, R, T)

最後可以通過查看標定結果和校正效果，進行精度評估和檢查。

四、stereocalibrate函數的注意事項

1. 標定圖像需要多角度、多方位獲取

在標定過程中，需要儘可能多地獲取標定圖像，角度和方位也需要多樣化，以提高標定的精度和準確性。

2. 標定板的尺寸、角點數和尺寸需要準確

標定板的尺寸、角點數和尺寸需要準確，否則會影響標定的精度。特別是角點的檢測和定位，需要保證每個角點的重合性和準確性。

總結

stereocalibrate函數是進行雙目相機標定的重要函數之一，它提供了一種計算相機內參和外參的方法，對於雙目相機的應用和開發具有很高的價值和意義。在進行標定過程中，需要注意標定板的準確性和多樣化，同時推薦使用圖像校正等技術，對於標定結果的精度進行驗證、評估和改進。