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1’ 通过cv::findChessboardCorners寻找棋盘格角点
2‘ 用cv::solvePnP计算旋转向量rvec和平移向量tvec
3’ 通过公式计算相机到棋盘格的距离
float distance sqrt(tvec.atdouble(0,0) * tvec.atdouble(0,0) tvec.atdo…一、文章内容简述
1’ 通过cv::findChessboardCorners寻找棋盘格角点
2‘ 用cv::solvePnP计算旋转向量rvec和平移向量tvec
3’ 通过公式计算相机到棋盘格的距离
float distance sqrt(tvec.atdouble(0,0) * tvec.atdouble(0,0) tvec.atdouble(1,0) * tvec.atdouble(1,0) tvec.atdouble(2,0) * tvec.atdouble(2,0)) / 10; 二、实现过程
已完成单目相机标定的情况下
可以参考http://t.csdnimg.cn/v72VN 虽然是我很久之前写的python的但实现是没啥问题
需要以下内容
1、已知相机的内参矩阵cameraMatrix和畸变参数distCoeffs相机标定
2、需要拍摄一张棋盘格图像
3、需要知道棋盘格的w方向和h方向角点数量 实现代码如下
#include opencv2/opencv.hppint main() {// 读取棋盘格图像cv::Mat image cv::imread(chessboard.jpg);// 定义棋盘格的尺寸和角点列表cv::Size patternSize(11, 8);std::vectorcv::Point2f corners;// 寻找棋盘格角点bool found cv::findChessboardCorners(image, patternSize, corners);if (found) {// 优化角点坐标精度cv::cornerSubPix(image, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));// 定义棋盘格三维坐标std::vectorcv::Point3f objectPoints;float squareSize 1.0;for (int i 0; i patternSize.height; i) {for (int j 0; j patternSize.width; j) {objectPoints.push_back(cv::Point3f(j * squareSize, i * squareSize, 0));}}// 定义相机参数cv::Mat cameraMatrix cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);cv::Mat distCoeffs cv::Mat::zeros(4, 1, CV_64F);// 计算 rvec 和 tveccv::Mat rvec, tvec;cv::solvePnP(objectPoints, corners, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);// 输出结果std::cout rvec: rvec std::endl;std::cout tvec: tvec std::endl;//计算相机距离被测物的实际距离float distance sqrt(tvec.atdouble(0,0) * tvec.atdouble(0,0) tvec.atdouble(1,0) * tvec.atdouble(1,0) tvec.atdouble(2,0) * tvec.atdouble(2,0)) / 10; std::cout distance distance std::endl;} else {std::cout 未找到棋盘格角点 std::endl;}return 0;
} 三、补充
使用cv::solvePnP测距的方法任意被测物都可以实现。只需要有世界坐标系的角点手动测量和对应点的像素坐标即可。
参考文章http://t.csdnimg.cn/KixCO
本文中使用棋盘格做测距通过cv::findChessboardCorners寻找所有棋盘格角点后再计算可以大大提高测距精度。
