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.（4）对于角点提取成功的图像,存储角点在世界坐标系下的坐标值以及在图像坐标系下亚像素级的坐标值.
（5）读取完所有图像后,根据角点提取成功的图片数量,为它们中的所有角点重新分配数据空间,并释放原有的数据空间.
（6）标定.调用cvCalibrateCamera2（）函数,求取摄像机的内外参数.需要注意的是该函数输出参数里的rotation_vectors矩阵.
该矩阵里的每一行（或列）向量表示的是相应的一副图像所对应的旋转向量,当需要转换成旋转矩阵时,要使用罗格里格斯变换函数（cvRodrigues2）.
（7）标定结果的误差分析.这里使用重投影的方法来计算标定误差,即根据得到的摄像机内外参数,调用cvProjectPoints2（）计算角点三维坐标在图像上的投影坐标,然后,调用cvNorm函数将其与通过角点提取到的投影坐标进行比较,从而得到一个均方误差值.
（8）计算每幅角点提取成功图像的旋转矩阵、旋转向量和平移向量.
3试验与结果分析
根据以上标定原理和开发步骤,本文在WindowsXP平台下,用VisualC++开发了一个基于OpenCV1.0版本的摄像机标定程序.试验使用CanonIXUS85IS型照相机,分辨率为640×480像素.标定所用的模板是在A4纸上用激光打印机打印的黑白相间的国际象棋图案,然后将其粘贴在平板上.
模板中方格边长为30mm,共有6×8等于40个角点.利用9副图像对摄像机进行标定,检测出的角点如图3所示,标定结果如表1第2列所示,总体平均误差为0.0315626个像素.
为了验证标定结果的正确性,本文
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4结语
利用OpenCV开发的摄像机标定程序具有标定结果精确、运算效率高、跨平台移植性好等优点,可以有效地应用于需要计算机视觉系统的各个领域.利用OpenCV库的强大功能可以缩短程序员的开发周期,使计算机视觉技术从理论走向实际应用.
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