怎么用 c文件做网站,重庆网站建设专家,wordpress 收费下载,万网网站建设流程上次介绍了calibrateCamera()接口参数#xff0c;这次实际调用。 程序中所用标准标定板。 一、图片预处理 使用的图片原像素是3072*2048#xff0c;即600万像素#xff0c;处理起来不快#xff1b;改成了560*420#xff0c;即20万像素。调用opencv接口如下#xff1a; //… 上次介绍了calibrateCamera()接口参数这次实际调用。 程序中所用标准标定板。 一、图片预处理 使用的图片原像素是3072*2048即600万像素处理起来不快改成了560*420即20万像素。调用opencv接口如下 // 最小分辨率560x420像素Size dsize Size(560, 420);Mat shrink;resize(img, shrink, dsize, 0, 0, INTER_AREA);//保存stringstream str;str ../opencv_/data/pic/11 .png;imwrite(str.str(), shrink); 二、相机标定流程 主要是objectPoints世界坐标系中的点。使用标准棋盘传入的是交叉点(不包括边角)的实际坐标以物理实际尺度(如mm)为单位。写坐标时保证z轴为0按照先x变化后y变化从小到大的顺序来写。如果网格尺寸为12.5毫米写作(0,0,0),(12.5,0,0), (25,0,0)... ①读取图片找到角点对粗角点精确化 cv::imread(pic) cv::findCirclesGrid() cv::find4QuadCornerSubpix() ②设置棋盘三维物理坐标 我使用的是标准圆网格7*749个。 ③调用calibrateCamera()接口 程序如下 程序中cv::Size2f(12.5,12.5)是两圆的中心距。 std::vector imagePointBuf; /* 缓存每幅图像上检测到的角点 */
std::vector imagePointSeq; /* 保存检测到的所有角点 */ int imageCount0; /* 图像数量 */cv::Size boardSize cv::Size(7,7); /* 标定板上每行、列的角点数 */cv::Size imageSize; /* 图像的尺寸 */for(int i1; i12; i){std::string pic(../CalibrateCamera/data/pic/ std::to_string(i) .png );cv::Mat imageInput cv::imread(pic);//cv::findChessboardCorners(imageInput,boardSize,imagePointBuf);bool ret cv::findCirclesGrid(imageInput,boardSize,imagePointBuf); if(true ret){qDebug() findChessboardCorners success i;imageCount;if (1 imageCount) {imageSize.width imageInput.cols;imageSize.height imageInput.rows;} cv::Mat viewGray;
// cv::cvtColor(imageInput,viewGray,CV_BGR2GRAY);cv::cvtColor(imageInput,viewGray,cv::COLOR_BGR2GRAY);/* 亚像素精确化 */cv::find4QuadCornerSubpix(viewGray,imagePointBuf,cv::Size(7,7)); //对粗提取的角点进行精确化imagePointSeq.push_back(imagePointBuf); //保存亚像素角点// cv::drawChessboardCorners(imageInput, boardSize, imagePointBuf, true);
// cv::imshow(Camera Calibration,viewGray);//显示图片}else{qDebug() findChessboardCorners failed i;}}qDebug() 角点提取完成\n;//以下是摄像机标定qDebug() 开始标定………………;/*棋盘三维信息 mm*/cv::Size2f squareSize cv::Size2f(12.5,12.5); /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小 */ std::vector std::vector objectPoints; /* 保存标定板上角点的三维坐标 */ /*内外参数*/cv::Mat cameraMatrix cv::Mat(3,3,CV_32FC1,cv::Scalar::all(0)); /* 摄像机内参数矩阵 */std::vector pointCounts; // 每幅图像中角点的数量cv::Mat distCoeffs cv::Mat(1,5,CV_32FC1,cv::Scalar::all(0)); /* 摄像机的5个畸变系数k1,k2,p1,p2,k3 */std::vector rotateMat; /* 每幅图像的旋转向量 */std::vector transMat; /* 每幅图像的平移向量 */ int i,j,t;for (t0;tstd::vector tempPointSet;for (i0;i boardSize.height;i){ span /boardSize.height;i){for (j0;j boardSize.width;j){ span /boardSize.width;j){cv::Point3f realPoint;/* 假设标定板放在世界坐标系中z0的平面上 */realPoint.x i*squareSize.width;realPoint.y j*squareSize.height;realPoint.z 0;tempPointSet.push_back(realPoint);}}objectPoints.push_back(tempPointSet);}/* 初始化每幅图像中的角点数量假定每幅图像中都可以看到完整的标定板 */for (i0;i imageCount;i){ span /imageCount;i){pointCounts.push_back(boardSize.width*boardSize.height);}/* 开始标定 */ cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePointSeq, imageSize,cameraMatrix, distCoeffs, rotateMat, transMat, 0);qDebug() 标定完成\n; 未完待续...... 5_相机标定_1_标定板选取与角点绘制 5_相机标定2_calibrateCamera()与内外参 如需修改像素程序可在后台留言“修改图片像素”.
