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：

對於攝像機我們所關心的主要引數為攝像機內參，以及幾個畸變係數。上面的連線中後半部分也給瞭如何標定，然而OpenCV自帶的標定程式稍顯繁瑣。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

方法二：逼格滿滿（MATLAB）

J = (checkerboard(300,4,5)>0.5);
figure, imshow(J);

採集資料

那麼有了棋盤格之後自然是需要進行照片了。不多說，直接上程式。按q鍵即可儲存影象，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;
}

儲存大約15到20張即可。大家可以看到我的方法，直接對著實驗室的螢幕拍攝的。這個階段有個注意事項就是測量好螢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裡面輸入cameraCalibrator即可呼叫標定應用。 

首先先把之前照好的影象新增進去，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），選擇引數。

為什麼說他關鍵呢，因為如果你仔細閱讀了OpenCV的說明之後你會大概明白畸變引數，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），千萬不要以為k是連著的。

並且通過實驗表明，三個引數的時候由於k3所對應的非線性較為劇烈。估計的不好，容易產生極大的扭曲，所以我們在MATLAB中選擇使用兩引數，並且選擇錯切和桶形畸變。 

點選開始後等待一段時間即可完成標定。並且MATLAB給出的視覺化還是很不錯的，可以對比校正前後的樣子

點選show Undistorted即可看到無畸變的影象

到這為止，你已經完成了標定過程。選擇匯出引數，即可把引數進行儲存。

儲存後可以退出標定應用，在MATLAB主介面中將儲存的Mat檔案開啟

第二行就是引數 

裡面的RadialDistortion對應k1，k2，k3設定為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中檢視標定的結果

#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;
}

修復之前和之後的結果對比

還有就是之前討論的為什麼選2係數而不是3係數。因為。。。。。。。 下面是三係數的修正結果，慘不忍睹啊