opencv給的官方**利用xml讀取檔案，不如簡單的讀取txt文字的格式，便於編輯。這份**有三個要注意的地方。
1.txt檔案要標好**
2.size board_size = size(7, 8);我用的是7*8（內角點）的標定板
3.size square_size = size(10, 10);一般情況下應該是這個10*10。
#include
#include
#include
using
namespace cv;
using
namespace
std;
int main()
else
}int total = image_points_seq.size();
std::cout
<< "total = "
<< total << endl;
int cornernum = board_size.width*board_size.height; //每張上總的角點數
for (int i = 0; i// 便於控制台檢視
std::cout
<< std::endl;
int j = i + 1;
std::cout
<< "----> 第 "
<< j << "張的角點座標 : "
<< endl;;
//輸出所有的角點
for (int j = 0; j < cornernum; j++)
}std::cout
<< "角點提取完成！\n";
//以下是攝像機標定
std::cout
<< "開始標定………………"
<< endl;
/*棋盤三維資訊*/
size square_size = size(10, 10); /* 實際測量得到的標定板上每個棋盤格的大小 */
vector
> object_points; /* 儲存標定板上角點的三維座標 */
/*內外引數*/
mat cameramatrix = mat(3, 3, cv_32fc1, scalar::all(0)); /* 攝像機內引數矩陣 */
vector
point_counts; // 每幅影象中角點的數量
mat distcoeffs = mat(1, 5, cv_32fc1, scalar::all(0)); /* 攝像機的5個畸變係數：k1,k2,p1,p2,k3 */
vector
tvecsmat; /* 每幅影象的旋轉向量 */
vector
rvecsmat; /* 每幅影象的平移向量 */
/* 初始化標定板上角點的三維座標 */
int i, j, t;
for (t = 0; tvector
temppointset;
for (i = 0; ifor (j = 0; j/* 假設標定板放在世界座標系中z=0的平面上 */
realpoint.x = i*square_size.width;
realpoint.y = j*square_size.height;
realpoint.z = 0;
temppointset.push_back(realpoint);}}
object_points.push_back(temppointset);
}/* 初始化每幅影象中的角點數量，假定每幅影象中都可以看到完整的標定板 */
for (i = 0; i/* 開始標定 */
calibratecamera(object_points, image_points_seq, image_size, cameramatrix, distcoeffs, rvecsmat, tvecsmat, 0);
std::cout
<< "標定完成！\n";
//對標定結果進行評價
std::cout
<< "開始評價標定結果………………\n";
double total_err = 0.0; /* 所有影象的平均誤差的總和 */
double err = 0.0; /* 每幅影象的平均誤差 */
vector
image_points2; /* 儲存重新計算得到的投影點 */
std::cout
<< "\t每幅影象的標定誤差：\n\n";
fout << "每幅影象的標定誤差：\n";
for (i = 0; ivector
temppointset = object_points[i];
/* 通過得到的攝像機內外引數，對空間的三維點進行重新投影計算，得到新的投影點 */
projectpoints(temppointset, rvecsmat[i], tvecsmat[i], cameramatrix, distcoeffs, image_points2);
/* 計算新的投影點和舊的投影點之間的誤差*/
vector
tempimagepoint = image_points_seq[i];
mat tempimagepointmat = mat(1, tempimagepoint.size(), cv_32fc2);
mat image_points2mat = mat(1, image_points2.size(), cv_32fc2);
for (int j = 0; j < tempimagepoint.size(); j++)
err = norm(image_points2mat, tempimagepointmat, norm_l2);
total_err += err /= point_counts[i];
std::cout
<< "第"
<< i + 1
<< "幅影象的平均誤差："
<< err << "畫素"
<< endl << endl;
fout << "第"
<< i + 1
<< "幅影象的平均誤差："
<< err << "畫素"
<< endl << endl;
}std::cout
<< "總體平均誤差："
<< total_err / image_count << "畫素"
<< endl << endl;
fout << "總體平均誤差："
<< total_err / image_count << "畫素"
<< endl << endl;
std::cout
<< "評價完成！"
<< endl;
//儲存定標結果
std::cout
<< "開始儲存定標結果………………"
<< endl;
mat rotation_matrix = mat(3, 3, cv_32fc1, scalar::all(0)); /* 儲存每幅影象的旋轉矩陣 */
fout << "相機內引數矩陣："
<< endl;
fout << cameramatrix << endl << endl;
fout << "畸變係數：\n";
fout << distcoeffs << endl << endl << endl;
for (int i = 0; i"第"
<< i + 1
<< "幅影象的旋轉向量："
<< endl;
fout << tvecsmat[i] << endl;
/* 將旋轉向量轉換為相對應的旋轉矩陣 */
rodrigues(tvecsmat[i], rotation_matrix);
fout << "第"
<< i + 1
<< "幅影象的旋轉矩陣："
<< endl;
fout << rotation_matrix << endl;
fout << "第"
<< i + 1
<< "幅影象的平移向量："
<< endl;
fout << rvecsmat[i] << endl << endl;
}std::cout
<< "完成儲存"
<< endl;
fout << endl;
mat dst;
undistort(imageinput[0], dst, cameramatrix, distcoeffs);
imshow("result_ex",dst);
waitkey(500);
mat map1, map2;
initundistortrectifymap(
cameramatrix, distcoeffs, mat(),
getoptimalnewcameramatrix(cameramatrix, distcoeffs, image_size, 1, image_size, 0), image_size,
cv_16sc2, map1, map2);
remap(imageinput[0], imageinput[0], map1, map2, inter_linear);
imshow("result_ex2", imageinput[0]);
waitkey(500);
return
0;}
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