主要应用程序功能

示例应用程序将

确定畸变矩阵和每个元素的置信区间
确定相机矩阵和每个元素的置信区间
从相机或视频文件获取输入
从 XML 文件读取配置
将结果保存到 XML 文件
计算重投影误差
拒绝模式在锐角上的视图，以防止出现病态雅可比块
自动切换标定标志（如果需要，修复纵横比和畸变矩阵的元素）
使用多个标准自动检测标定是否完成
静态模式的自动捕获（用户无需按任何键来捕获帧，只需将模式静止一秒钟）

支持的模式

黑白棋盘格
非对称圆模式
双非对称圆模式
chAruco（带 Aruco 标记的棋盘格）
对称圆模式

参数描述

应用程序有两组参数：主要参数（通过命令行传递）和高级参数（通过 XML 文件传递）。

主要参数

所有这些参数都是通过命令行传递给应用程序的。

-[参数]=[默认值]：描述

-v=[文件名]：从文件名获取视频，默认输入 - id=0 的相机
-ci=[0]：从指定 id 的相机获取视频
-flip=[false]：输入帧的垂直翻转
-t=[circles]：用于标定的模式（circles、chessboard、dualCircles、chAruco、symcircles）
-sz=[16.3]：标定板上两个最近圆心或方格中心的距离
-dst=[295]：dualCircles 模式中黑白部分之间的距离
-w=[宽度]：模式的宽度（以角点或圆形表示）
-h=[高度]：模式的高度（以角点或圆形表示）
-of=[camParams.xml]：输出文件名
-ft=[true]：标定标志的自动调整
-vis=[grid]：捕获的棋盘可视化（grid、window）
-d=[0.8]：捕获之间以秒为单位的延迟
-pf=[defaultConfig.xml]：高级应用程序参数文件
-force_reopen=[false]：在发生错误的情况下强制重新打开相机。对于连接不稳定的 IP 相机可能会有所帮助。
-save_frames=[false]：保存有助于最终标定的帧
-zoom=[1]：应用于预览图像的缩放系数

高级参数

默认情况下，高级参数的值存储在 defaultConfig.xml 中

<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<charuco_dict>0</charuco_dict>
<charuco_square_length>200</charuco_square_length>
<charuco_marker_size>100</charuco_marker_size>
<calibration_step>1</calibration_step>
<max_frames_num>30</max_frames_num>
<min_frames_num>10</min_frames_num>
<solver_eps>1e-7</solver_eps>
<solver_max_iters>30</solver_max_iters>
<fast_solver>0</fast_solver>
<frame_filter_conv_param>0.1</frame_filter_conv_param>
<camera_resolution>1280 720</camera_resolution>
</opencv_storage>

charuco_dict：用于生成 chAruco 模式专用字典的名称
charuco_square_length：chAruco 棋盘上正方形的大小（以像素为单位）
charuco_marker_size：chAruco 棋盘上 Aruco 标记的大小（以像素为单位）
calibration_step：运行 cv::calibrateCamera 的帧间隔
max_frames_num：如果用于标定的帧数大于此值，则帧过滤器开始工作。过滤后，标定数据集的大小等于 max_frames_num
min_frames_num：如果帧数大于此值，则启用自动标志调整、无畸变视图和质量评估
solver_eps：cv::calibrateCamera 中的 Levenberg-Marquardt 求解器的精度
solver_max_iters：求解器的迭代次数限制
fast_solver：如果此值为非零且找到 Lapack，则使用 QR 分解而不是 SVD 在求解器中。QR 比 SVD 快，但可能精度较低
frame_filter_conv_param：用于双标准帧过滤器的线性卷积的参数
camera_resolution：用于标定的相机的分辨率

注意：charuco_dict、charuco_square_length 和 charuco_marker_size 用于 chAruco 模式生成（有关详细信息，请参见 Aruco 模块描述：Aruco 教程）

默认 chAruco 模式

双圆模式

要制作此模式，您需要标准的 OpenCV 圆模式和二进制反转模式。将两个模式放置在一个平面上，以便一个模式中所有水平圆线的延续是另一个模式中类似线的延续。测量模式之间的距离，如以下图片所示，并将其作为 dst 命令行参数传递。此外，测量最近圆心之间的距离，并将此值作为 sz 命令行参数传递。

此模式对生产质量和测量非常敏感。

数据过滤

当标定数据集的大小大于 max_frames_num 时，数据过滤器开始工作。它试图从数据集中删除“不良”帧。过滤器删除了 \(loss\_function\) 达到最大值的帧。

\[loss\_function(i)=\alpha RMS(i)+(1-\alpha)reducedGridQuality(i)\]

RMS 是为帧 i 计算的平均重投影误差，reducedGridQuality 是在没有帧 i 的情况下进行的场景覆盖质量评估。\(\alpha\) 等于 frame_filter_conv_param。

标定过程

要开始标定，只需运行应用程序。将模式放置在相机前方，并将模式固定在某个姿态上。然后等待捕获（将显示类似“帧 #i 已捕获”的消息）。当前焦距和重投影误差将显示在主屏幕上。将模式移动到下一个位置，并重复该过程。尝试均匀地覆盖图像平面，并且不要在与图像平面成锐角的情况下显示模式。

如果标定似乎成功（置信区间和平均重投影误差很小，帧覆盖质量和模式视图数量足够大），应用程序将显示类似于以下屏幕上的消息。

热键

Esc - 退出应用程序
s - 将当前数据保存到 XML 文件
r - 删除最后一帧
d - 删除所有帧
u - 启用/禁用应用无畸变
v - 切换可视化模式

结果

作为结果，您将获得相机参数及其置信区间。

输出 XML 文件示例

<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<calibrationDate>"Thu 07 Apr 2016 04:23:03 PM MSK"</calibrationDate>
<framesCount>21</framesCount>
<cameraResolution>
1280 720</cameraResolution>
<cameraMatrix type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>3</cols>
<dt>d</dt>
<data>
1.2519588293098975e+03 0. 6.6684948780852471e+02 0.
1.2519588293098975e+03 3.6298123112613683e+02 0. 0. 1.</data></cameraMatrix>
<cameraMatrix_std_dev type_id="opencv-matrix">
<rows>4</rows>
<cols>1</cols>
<dt>d</dt>
<data>
0. 1.2887048808572649e+01 2.8536856683866230e+00
2.8341737483430314e+00</data></cameraMatrix_std_dev>
<dist_coeffs type_id="opencv-matrix">
<rows>1</rows>
<cols>5</cols>
<dt>d</dt>
<data>
1.3569117181595716e-01 -8.2513063822554633e-01 0. 0.
1.6412101575010554e+00</data></dist_coeffs>
<dist_coeffs_std_dev type_id="opencv-matrix">
<rows>5</rows>
<cols>1</cols>
<dt>d</dt>
<data>
1.5570675523402111e-02 8.7229075437543435e-02 0. 0.
1.8382427901856876e-01</data></dist_coeffs_std_dev>
<avg_reprojection_error>4.2691743074130178e-01</avg_reprojection_error>
</opencv_storage>


原始作者	Vladislav Sovrasov
兼容性	OpenCV >= 3.1

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