好像我有两个网络摄像头，标记为cam1，cam2。我想对其进行校准以获得它们之间的转换。
我使用cv::stereoCalibrate()进行校准。
从cam1转换为cam2后，将其标记为R，T。我要检查校准结果的准确性。
因此，我使用cam1和cam2拍摄了一个棋盘的图片，标记为pic1，pic2。
然后，我认为cam1的旋转矩阵= cv::solvePnP()的旋转矩阵* cam1。而cv::projectPoints()的翻译矩阵= pic1的翻译矩阵+ cam2。
我根据上面的思想计算了cam1的外部参数，并用R中的cam2绘制了cam1的世界坐标系统。
但是T的原点位置不正确。
这是我使用的部分代码。
void check_res(const vector<string> &imgs_nm,const Mat &R,const Mat &T,const Mat &cam_c,const Mat &cam_h,const Mat &dist_c,const Mat &dist_h)
{
int imgs_cnt=imgs_nm.size()/2;
vector<Point3f> obj_pts;
for(int i=0;i<boardDimensions.height;i++)
for(int j=0;j<boardDimensions.width;j++)
obj_pts.push_back(Point3f(i*CHESS_LEN,j*CHESS_LEN,0.f));
for(int i=0;i<imgs_cnt;i++)
{
vector<Point2f> c_cners,h_cners;
Mat imgc_gray,imgh_gray;
Mat imgc=imread(imgs_nm[i*2],1);
Mat imgc_rz=imgc.clone();
bool c_found,h_found;
c_found=HasChessBoard(imgc_rz,imgc_gray,c_cners);
if(c_found)
cv::cornerSubPix(imgc_gray, c_cners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1));
Mat imgh=imread(imgs_nm[i*2+1],1);
h_found=HasChessBoard(imgh,imgh_gray,h_cners);
if(h_found)
cv::cornerSubPix(imgh_gray, h_cners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1));
Mat rvec_c,rvec_h,tvec_c,tvec_h;
cv::solvePnP(obj_pts,c_cners,cam_c,dist_c,rvec_c,tvec_c);
cv::solvePnP(obj_pts,h_cners,cam_h,dist_h,rvec_h,tvec_h);
Mat rrvec_c,rrvec_h;
cv::Rodrigues(rvec_c,rrvec_c);
cv::Rodrigues(rvec_h,rrvec_h);
Mat r1=rrvec_c*R;
Mat t1=tvec_c+T;
Mat img1=imgh.clone();
draw_chess(imgh,rrvec_h,tvec_h,cam_h,dist_h);
imshow("pic1",imgh);
draw_chess(img1,r1,t1,cam_h,dist_h);
imshow("pic2",img1);
char resc=waitKey(0);
if(resc=='q')
exit(1);
}
}
下面是我通过使用
cam2中的示例测试的结果。我认为校准精度不低，因为我使用
cam2的样本，并且cv::projectPoints()返回的均方根小于1像素。任何建议表示赞赏。
谢谢!
最佳答案
公式为:
相机1的
相机2的