C++ opencv立体校准结果

就像我有两个网络摄像头一样，标记为

cam1

，

cam2

。我想校准它们以获得它们之间的转换

我使用

cv:：stereoCalibrate（）

进行校准

在我得到从

cam1

到

cam2

的转换后，标记为

R

，

T

。我想检查校准结果的准确性

因此，我使用

cam1

和

cam2

为棋盘拍照，标记为

pic1

，

pic2

。我通过

cv:：solvePnP（）

获得了

cam1

的外部参数。我通过

cv:：projectPoints（）

在

pic1

中绘制了

cam1

的世界坐标系

然后，我认为

cam2

的旋转矩阵=

cam1

的旋转矩阵*

R

，以及

cam2

的平移矩阵=

cam1

的平移矩阵+

T

我用上述思想计算了

cam2

的外部参数，并用

pic2

中的

cv:：projectPoints（）

绘制了

cam2

的世界坐标系

但是

pic2

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);

    }
}

void check\u res（常数向量和imgs\u nm，常数矩阵和R，常数矩阵和T，常数矩阵和凸轮c，常数矩阵和凸轮h，常数矩阵和距离c，常数矩阵和距离h）
{
int imgs_cnt=imgs_nm.size（）/2；
向量对象；
对于（int i=0；i，公式为：


摄影机1的姿势（在齐次矩阵中）：



从摄影机1到摄影机2的均匀变换：



摄像机2的姿势：

<> P>检查立体校准的准确性，我会考虑不同的方法：

使用功能
stereovertive
获取相机的校正变换。使用从
stereovertificate
获得的平移和旋转矩阵
对每个摄像头执行一次
initundistortyMap
。使用
使用获得的结果重新映射两台摄像机的图像
如果您的校准顺利，输出图像应该得到校正和不失真。
是的，您是对的。
opencv
的示例代码使用的方法与您的方法相同。两个摄像头之间的R，T是从您提到的方法得到的。但是结果图像显示我可能犯了一些我不知道的错误。对不起，那么我很抱歉我一定是误解了你的问题。不过很高兴看到另一个方法奏效！没关系，这个答案可能会对其他人有所帮助。谢谢你的分享！我用你的答案尝试了一下。结果表明它几乎处于相同的位置。非常感谢！但我认为
cam2
的姿势=
cam1
的姿势*
[R\T]
.Mark
cam1
的姿势=
[R1 | T1]
，
cam2
的姿势=
[R2 | T2]
，它们之间的转换=
[R | T]
。世界坐标系的原点*
[R1 | T1]
=
cam1
的相机坐标系原点。然后我们将其乘以
[R | T]
，所以我们将点转换为
cam2
的坐标系原点。我想知道我错在哪里，请告诉我。在camera1帧中表示的点：
X_c1=（R_c1 | T_c1）。X_w
；两个摄像机之间的转换：
X_c2=（c2_c1 | c2|T_c1）.X_c1
；摄影机2帧中表示的点：
X_c2=（c2_ru c1 | c2_T_c1）。（R_c1 | T_c1）。X_w
其余为矩阵乘法。