本文CameraCalibrator類源代碼來自于OpenCV2 計算機視覺編程手冊(Robert Laganiere 著 張靜 譯)

強烈建議閱讀機器視覺學習筆記（4）——單目攝像機標定參數說明之后再閱讀本文

1.單目攝像機標定目的

單目攝像機標定的目的就是使攝像機實際狀態無限接近理論推導的理想狀態。單目攝像機標定最終將確定9個參數，攝像機內參數有4個，透鏡畸變參數5個。

2.單目攝像機標定流程

制作標定板
使用攝像機拍攝不同角度的標定板
將照片放置于預設的文件夾中
編寫程序計算攝像機內參數和透鏡畸變參數
保存9個參數

3.關鍵源代碼說明

3.1bool findChessboardCorners((InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners)

Finds the positions of internal corners of the chessboard.
(尋找棋盤格標定板的角點)
三個參數依次代表輸入圖像，角點數目，存儲角點的變量
檢測到角點以后，常常需要用void drawChessboardCorners()函數將其畫出來
如果找到的角點數目和輸入的角點數目相同，就會用彩色圓圈畫出角點，否則只用紅色圓圈畫出角點
示例程序如下：

void test()
{
vector imageCorners;
Size boardSize(9, 6);
Mat image = imread("left01.jpg");
bool found = findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);
//繪制角點
drawChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, found);
namedWindow("test");
imshow("test", image);//角點如未全部檢測出來只是紅色圓圈畫出角點
waitKey();
}

3.2Class CameraCalibrator
class CameraCalibrator{

//輸入點
std::vector objectPoints;//世界坐標系下的點
std::vector imagePoints;//像素坐標系下的點
//輸出矩陣
cv::Mat cameraMatrix;//攝像機內參數矩陣
cv::Mat distCoeffs;//透鏡畸變系數矩陣
//標定方式
int flag;
//用于圖像去畸變
cv::Mat map1,map2;
bool mustInitUndistort;