概要

OpenCV 3.4.3 で C++用に書いたカメラキャリブレーションコード
説明

calib_imgフォルダ内の10枚の画像を読み込み，カメラ内部パラメータ行列と，歪み係数をXMLファイルで出力する
コード

# include <iostream>
# include <string>
# include <sstream>
# include <iomanip>
# include <opencv2/opencv.hpp>
# include <opencv/highgui.h>
# include <opencv2/imgcodecs.hpp>
# include <vector>

using namespace std;

# define IMAGE_NUM  (10)         /* 画像数 */
# define PAT_ROW    (7)          /* パターンの行数 */
# define PAT_COL    (10)         /* パターンの列数 */
# define PAT_SIZE   (PAT_ROW*PAT_COL)
# define ALL_POINTS (IMAGE_NUM*PAT_SIZE)
# define CHESS_SIZE (23.0)       /* パターン1マスの1辺サイズ[mm] */

int main(int argc, char *argv[])
{
	int i, j, k;
	int corner_count, found;
	int p_count[IMAGE_NUM];
	// cv::Mat src_img[IMAGE_NUM];
	vector<cv::Mat> srcImages;
	cv::Size pattern_size = cv::Size2i(PAT_COL, PAT_ROW);
	vector<cv::Point2f> corners;
	vector<vector<cv::Point2f>> img_points;

	// (1)キャリブレーション画像の読み込み
	for (i = 0; i < IMAGE_NUM; i++)
	{
		ostringstream ostr;
		ostr << "calib_img\\" << setfill('0') << setw(2) << i << ".png";
		cv::Mat src = cv::imread(ostr.str());
		if (src.empty())
		{
			cerr << "cannot load image file : " << ostr.str() << endl;
		}
		else
		{
			srcImages.push_back(src);
		}
	}

	// (2)3次元空間座標の設定

	vector<cv::Point3f> object;
	for (j = 0; j < PAT_ROW; j++)
	{
		for (k = 0; k < PAT_COL; k++)
		{
			cv::Point3f p(
				j * CHESS_SIZE,
				k * CHESS_SIZE,
				0.0);
			object.push_back(p);
		}
	}

	vector<vector<cv::Point3f>> obj_points;
	for (i = 0; i < IMAGE_NUM; i++)
	{
		obj_points.push_back(object);
	}

	// ３次元の点を ALL_POINTS * 3 の行列(32Bit浮動小数点数:１チャンネル)に変換する 


	// (3)チェスボード（キャリブレーションパターン）のコーナー検出
	int found_num = 0;
	cv::namedWindow("Calibration", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	for (i = 0; i < IMAGE_NUM; i++)
	{
		auto found = cv::findChessboardCorners(srcImages[i], pattern_size, corners);
		if (found)
		{
			cout << setfill('0') << setw(2) << i << "... ok" << endl;
			found_num++;
		}
		else
		{
			cerr << setfill('0') << setw(2) << i << "... fail" << endl;
		}

		// (4)コーナー位置をサブピクセル精度に修正，描画
		cv::Mat src_gray = cv::Mat(srcImages[i].size(), CV_8UC1);
		cv::cvtColor(srcImages[i], src_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
		cv::find4QuadCornerSubpix(src_gray, corners, cv::Size(3,3));
		cv::drawChessboardCorners(srcImages[i], pattern_size, corners, found);
		img_points.push_back(corners);

		cv::imshow("Calibration", srcImages[i]);
		cv::waitKey(0);
	}
	cv::destroyWindow("Calibration");

	if (found_num != IMAGE_NUM)
	{
		cerr << "Calibration Images are insufficient." << endl;
		return -1;
	}

	// (5)内部パラメータ，歪み係数の推定
	cv::Mat cam_mat; // カメラ内部パラメータ行列
	cv::Mat dist_coefs; // 歪み係数
	vector<cv::Mat> rvecs, tvecs; // 各ビューの回転ベクトルと並進ベクトル
	cv::calibrateCamera(
		obj_points,
		img_points,
		srcImages[0].size(),
		cam_mat,
		dist_coefs,
		rvecs,
		tvecs
	);

	// (6)XMLファイルへの書き出し
	cv::FileStorage fs("camera.xml", cv::FileStorage::WRITE);
	if(!fs.isOpened())
	{
		cerr << "File can not be opened." << endl;
		return -1;
	}

	fs << "intrinsic" << cam_mat;
	fs << "distortion" << dist_coefs;
	fs.release();

	return 0;
}