https://blog.csdn.net/u013498583/article/details/71404323

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html#cameracalibrationopencv

1原理

1-1成像过程

摄像机的成像过程主要是主要涉及到几个坐标系的变换（具体过程可以参考相机模型）：

 从摄像机成像畸变的产生于是其“天生”的，不可避免的，这主要是由于透镜成像原理导致的。其畸变的原理可以参考相机模型）。

1-2校正原理

相机内参  像素的物理尺寸和焦距

 相机的畸变矫正

最终公式

 其中，[x′,y′]为畸变后的位置，[x,y]为畸变前的位置,[ki,pi]为畸变系数。当然，其实畸变系数远远不止这么四个，但通常情况下可以仅考虑这四个。

^{2标定过程}

2-1 opencv自带的源码

2-2 使用matlab

最终获取标定文件

 XML/YAML file 

Camera_Matrix type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>3</cols>
<dt>d</dt>
<data>
 6.5746697944293521e+002 0. 3.1950000000000000e+002 0.
 6.5746697944293521e+002 2.3950000000000000e+002 0. 0. 1.</data></Camera_Matrix>
<Distortion_Coefficients type_id="opencv-matrix">
<rows>5</rows>
<cols>1</cols>
<dt>d</dt>
<data>
 -4.1802327176423804e-001 5.0715244063187526e-001 0. 0.
 -5.7843597214487474e-001</data></Distortion_Coefficients>

畸变矫正 Distortion_Coefficients 5个失真参数

内参矩阵 Camera_Matrix 新的变换矩阵

   联合   

6.校正

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
 
/**
 * @主函数
 */
int main( int argc, char** argv )
{
 
	/// 读取一副图片，不改变图片本身的颜色类型（该读取方式为DOS运行模式）
		Mat src = imread( argv[1], 1 );
		Mat distortion = src.clone();
		Mat camera_matrix = Mat(3, 3, CV_32FC1);
		Mat distortion_coefficients;
 
 
		//导入相机内参和畸变系数矩阵
		FileStorage file_storage("out_camera_data.xml", FileStorage::READ);
		file_storage["Camera_Matrix"] >> camera_matrix;
		file_storage["Distortion_Coefficients"] >> distortion_coefficients;
		file_storage.release();
 
		//矫正
		undistort(src, distortion, camera_matrix, distortion_coefficients);
 
		imshow("img", src);
		imshow("undistort", distortion);
		imwrite("undistort.jpg", distortion);
 
		waitKey(0);
		return 0;
}