本文介紹使用OpenCV自帶的標定例程對單目攝像頭標定的過程。
操作系統：Linux
OpenCV版本：3.2.0
攝像頭：640×480像素，90度廣角鏡頭
一、標定步驟
1、找到標定例程
進入OpenCV安裝目錄，找到samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration目錄，把它拷貝到一個合適的位置。（因為可能需要修改一些代碼，因此不建議直接在原目錄下使用。）
2、修改標定配置參數
找到camera_calibration/in_VID5.xml文件，這是標定程序使用的配置文件，需要設置里面的幾個參數。
- 棋盤格的寬度和高度。
<!-- Number of inner corners per a item row and column. (square, circle) -->
<BoardSize_Width>9</BoardSize_Width>
<BoardSize_Height>6</BoardSize_Height>
需要特別注意的是，這里的寬度和高度是指內部交叉點的個數，而不是方形格的個數。如下圖所示的棋盤格，內部交叉點的寬度是9，高度是6。請務必填寫正確，否則無法標定。
- 每格的寬度
每格的寬度應設置為實際的毫米數，該參數的實際用途尚待考證。目前看來，即使設置的不準確也無大礙。
<!-- The size of a square in some user defined metric system (pixel, millimeter)-->
<Square_Size>20</Square_Size>
- 選擇輸入方式
例程提供了三種輸入方式。不過，如果待標定的攝像頭已經接入電腦，建議使用input camera方式。該方式只需要設置視頻輸入設備號，對于筆記本電腦來說，通常0表示筆記本自帶攝像頭，1表示外接攝像頭。
<!-- The input to use for calibration.
To use an input camera -> give the ID of the camera, like "1"
To use an input video -> give the path of the input video, like "/tmp/x.avi"
To use an image list -> give the path to the XML or YAML file containing the list of the images, like "/tmp/circles_list.xml"
-->
<Input>"1"</Input>
3、編譯
新建camera_calibration/CMakeLists.txt文件，寫入如下內容。
project(Camera_Calibration)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
find_package(OpenCV 3.0 QUIET)
if(NOT OpenCV_FOUND)
find_package(OpenCV 2.4.3 QUIET)
if(NOT OpenCV_FOUND)
message(FATAL_ERROR "OpenCV > 2.4.3 not found.")
endif()
endif()
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIR})
add_executable(Camera_Calibration camera_calibration.cpp)
target_link_libraries(Camera_Calibration ${OpenCV_LIBS})
編譯
wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ cmake ..
wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ make
4、運行
運行時需要傳入配置文件：
wjg@wjg-PC:camera_calibration/build$ Camera_Calibration ../in_VID5.xml
程序啟動后會出現當前攝像頭拍攝到的畫面，右下角有操作提示。按下鍵盤'q'鍵開始標定。請務必使攝像頭從不同方向拍攝棋盤格，以保證程序準確計算圖像畸變。共拍攝25張照片后自動結束標定，標定結果寫入camera_calibration/out_camera_data.xml。此時，為了查看標定效果，可以按下鍵盤'u'鍵，畫面將切換到去畸變后的圖像，如果畸變完全消除，則標定成功，否則應該重新標定。
這里有一些注意事項：
- 可以直接在另一臺電腦屏幕上顯示棋盤格，而不必打印出來。屏幕上顯示的棋盤格更平整，不會引入額外的誤差。
- 要在上下左右各個角度拍攝棋盤格，以減少各個圖片間的相關性，有利于求解相機參數和畸變系數。
現在，就可以使用標定好的相機內參和畸變系數啦！
二、相機去畸變
有了標定好的參數，如何把輸入圖片的畸變去除呢？其實很簡單，只需要調用OpenCV提供的一個函數就可以了：
cv::undistort(temp, frame, mK, mDistCoef);
其中，temp為原圖片，frame為去畸變后的圖片，mK為相機內參數矩陣，mDistCoef為畸變矩陣。后兩個矩陣都可以在camera_calibration/out_camera_data.xml中找到。
三、理論知識——相機模型
光會用還不夠，我們應該至少了解為什么需要標定，標定有什么用。
簡單來說，標定是為了能夠從空間點的像素坐標映射到世界坐標，這是3D立體視覺必須經過的過程。這一過程需要三步，第一步從畸變的像素坐標映射到去畸變的像素坐標，需要用到畸變矩陣mDistCoef；第二步從去畸變的像素坐標映射到相機坐標，需要用到相機內參數矩陣mK；第三步從相機坐標映射到世界坐標，需要用到相機外參數矩陣，也就是相機位姿變換矩陣。下圖展示了第二步和第三步的過程。
關于更詳細的理論知識，推薦閱讀文末列出的參考資料。
