手把手教会你双目摄像头Matlab参数定标

一、前期准备

1、安装好python3，可以在anaconda中安装python3。

2、一个合适的双目摄像头。

3、一台可以运行Matlab的电脑。

4、一张棋盘图（可A4打印，若效果不佳，则可A3打印）。

棋盘图如下图所示：需要测量小方框的边长（一般单位为毫米：mm）。

二、使用双目摄像头（左+右）拍摄棋盘图

1、注意事项

注意：

1、左、右摄像头图像中必须包含单独的完整的棋盘图。

2、可适当前后、左右、上下翻转棋盘图，在符合上述条件1的情况下。

3、拍摄左右双目的照片40～50张比较合适。

如图所示：

2、双目拍照代码（python）

take_photo.py内容如下：

import cv2
import sys
#引入库

cap = cv2.VideoCapture(1) #读取笔记本内置摄像头或者0号摄像头

i = 0
while True:
   ret, frame = cap.read()

if (ret):
       cv2.namedWindow("Video01",0)   #创建一个名为Video01的窗口，0表示窗口大小可调
       #cv2.resizeWindow("Video01",1280,720) ##创建一个名为Video01的窗口，设置窗口大小为 1920 * 1080 与上一个设置的 0 有冲突
       cv2.imshow("Video01", frame)

#等待按键按下
       c = cv2.waitKey(1) & 0xff

#r若按下w则保存一张照片
       if c ==ord("w"):
           cv2.imwrite("./val_001/％d.bmp" ％i, frame) #自己设置拍摄的照片的存储位置
           print("Save images ％d succeed!" ％i)
           i+=1

#若按下Q键，则退出循环
       if c == ord("q"):
           break

#随时准备按q退出
cap.release()
#关掉所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

注意：

1、运行take_photo.py前，注意设置左右照片的存储位置。

2、运行take_photo.py后，按下键盘上的“W”键拍摄一张照片。当拍摄的照片数量足够时，按下“Q”键退出程序运行。

3、程序退出后，打开存储照片的文件夹查看照片是否合适。

3、双目左右照片分割（python）

resize.py内容如下：

import numpy as np
import cv2

#img1 = cv2.imread(r"/Users/inbc/Desktop/zuo/Left1.bmp")
#img2 = cv2.imread(r"/Users/inbc/Desktop/you/Right1.bmp")
for i in range(0,7) :
   #imgT = cv2.imdecode(np.fromfile('./images/％d.bmp'  ％i ,dtype=np.uint8), -1)
   imgT = cv2.imdecode(np.fromfile('./val/％d.bmp'  ％i ,dtype=np.uint8), -1) #读取拍摄的左右双目照片

# cv2.imshow("zuo", img1[300:1200, 500:2000])
   # cv2.imshow("you", img2[300:1200, 500:2000])

# cv2.waitKey(0)

#设置左右照片的存储位置
   cv2.imwrite("./val/zuo/reLeft％d.bmp"  ％i  ,imgT[0:720, 0:1280] )#imgL的第一个参数是图片高度像素范围，第二个参数是图片宽度的像素范围
   cv2.imwrite("./val/you/reRight％d.bmp" ％i ,imgT[0:720, 1280:2560] )
   print("Resize images％d Fnished!" ％i)

print("Fnished All!!!")

注意：

1、运行resize.py前，注意设置左、右照片的分别的存储位置。

2、运行resize.py后，终端打印"Fnished All!!!"表示分割完成。

3、程序退出后，打开存储照片的文件夹查看照片，是否分割完成，左摄像头照片存放在zuo，右摄像头照片存放在you。（文件名可自己更改）

三、Matlab双目参数标定

1、打开Matlab后，点开app，找到Stereo Camera Calibrator。如下图所示：

打开后如图所示：

2、导入双目的左右照片到Stereo Camera CalibratorAPP。具体操作，如下图所示：

3、点击确认后就可以分析导入的左右的照片了。这个过程会自动剔除掉不合格（误差过大）的左右照片。

4、导入照片后就可以进行双目定标了。

导入左右照片后，如图所示：

5、设置双目相机的定标参数，如图所示。

6、进行双目定标，并导出双目参数矩阵到Matlab中，进行下一步的处理。

四、双目参数提取

1、左、右相机内参数获取，注意参数矩阵的转置：

>> stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix'#左相机参数

ans =

831.0889   -4.0855  659.4243
        0  831.8663  487.3259
        0         0    1.0000

>> stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix'#右相机参数

ans =

831.1982   -3.5773  632.5308
        0  832.1221  479.3084
        0         0    1.0000

Matlab如图所示：

2、获取左右相机畸变系数。

注意： 左右相机畸变系数:[k1, k2, p1, p2, k3] ，顺序要正确。

# 左右相机畸变系数:[k1, k2, p1, p2, k3]

>> stereoParams.CameraParameters1.RadialDistortion

ans =

-0.0806    0.3806   -0.5229 #k1  k2  k3

>> stereoParams.CameraParameters1.TangentialDistortion

ans =

-0.0033    0.0005    #p1     p2

Matlab如图所示：

3、获取双目的旋转矩阵和平移矩阵，注意旋转矩阵的转置。

# 旋转矩阵
>> stereoParams.RotationOfCamera2'

ans =

1.0000    0.0017   -0.0093
  -0.0018    1.0000   -0.0019
   0.0093    0.0019    1.0000

# 平移矩阵
>> stereoParams.TranslationOfCamera2

ans =

-119.9578    0.1121   -0.2134

Matlab如图所示：

4、获取基线距离，单位：mm， 为平移向量的第一个参数（取绝对值）。

self.baseline = 119.9578 # 单位：mm， 为平移向量的第一个参数（取绝对值）

至此，双目摄像头的参数就定标完了。

耐心一点，慢慢来总会成功的！！！

来源：https://blog.csdn.net/qq_40700822/article/details/124251201