自动标定

详细说明

函数
bool	cv::detail::calibrateRotatingCamera (const std::vector< Mat > &Hs, Mat &K)
void	cv::detail::estimateFocal (const std::vector< ImageFeatures > &features, const std::vector< MatchesInfo > &pairwise_matches, std::vector< double > &focals)
	估计给定每个相机的焦距。
void	cv::detail::focalsFromHomography (const Mat &H, double &f0, double &f1, bool &f0_ok, bool &f1_ok)
	尝试根据给定的单应性矩阵估计焦距，假设相机仅围绕其中心转动。

函数文档

calibrateRotatingCamera()

bool cv::detail::calibrateRotatingCamera	(	const std::vector< Mat > &	Hs,
		Mat &	K
	)

Python
	cv.detail.calibrateRotatingCamera(	Hs[, K]	) ->	retval, K

#include <opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp>

estimateFocal()

void cv::detail::estimateFocal	(	const std::vector< ImageFeatures > &	features,
		const std::vector< MatchesInfo > &	pairwise_matches,
		std::vector< double > &	focals
	)

#include <opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp>

估计给定每个相机的焦距。

参数

features	图像的特征。
pairwise_matches	所有图像对之间的匹配。
focals	估计每个相机的焦距。

focalsFromHomography()

void cv::detail::focalsFromHomography	(	const Mat &	H,
		double &	f0,
		double &	f1,
		bool &	f0_ok,
		bool &	f1_ok
	)

Python
	cv.detail.focalsFromHomography(	H, f0, f1, f0_ok, f1_ok	) ->	无

#include <opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp>

尝试根据给定的单应性矩阵估计焦距，假设相机仅围绕其中心转动。

参数

H	单应性矩阵。
f0	沿 X 轴估计的焦距。
f1	沿 Y 轴估计的焦距。
f0_ok	True，如果成功估计 f0，否则为 false。
f1_ok	True，如果成功估计 f1，否则为 false。

请参阅 Heung-Yeung Shum 和 Richard Szeliski 撰写的“带有全局和局部对齐的全景图像镶嵌的构建”。