已经拼接好的双目相机如何获取相机内参？

Question

对于拼接相机，内部包含两个摄像头，但只输出一个拼接后的视频画面，应该如何标定获取相机内参？可以当做普通的单目相机采用棋盘格标定法进行吗？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要获取拼接双目相机的内参数，我们可以通过对每个单独的摄像头分别进行标定，然后将结果组合起来。虽然相机是拼接的，但是其本质上还是由两个独立的摄像头组成，所以我们可以像对待单目相机一样对它们进行标定。

以下是获取拼接双目相机内参数的步骤：

1. 准备棋盘格： 首先，你需要准备一个标准的棋盘格模板，这个模板应该在每个摄像头视野内都能清晰可见。

2. 拍摄图像： 分别对每个摄像头拍摄多个含有棋盘格的不同视角的照片。确保每次拍摄时棋盘格的位置和大小都有所变化，以便于得到足够的信息进行标定。

3. 提取特征点： 使用OpenCV的findChessboardCorners函数从每张图片中找到棋盘格的角点。

4. 校正棋盘格： 通过corners2imgPoints函数将角点坐标从像素空间转换到归一化坐标系，并使用calibrateCamera函数计算每个摄像头的内参数和畸变系数。

5. 合并内参数： 标定完成后，我们将得到两个摄像头的内参数矩阵（焦距、主点位置等）。对于拼接相机来说，我们需要创建一个新的内参数矩阵，它将包含两个摄像头的内参数。这个过程涉及到一些几何变换，因为两个摄像头的视场可能不同，需要调整焦距以匹配拼接后的图像尺寸。

下面是一个Python代码示例，展示了如何获取每个摄像头的内参数，然后将其合并：

import cv2
import numpy as np

# 定义棋盘格参数
pattern_size = (9, 6)
pattern_points = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), np.float32)
pattern_points[:, :2] = np.indices(pattern_size).T.reshape(-1, 2)

# 存储每个摄像头的角点和对应图像
obj_points = []
img_points_l = []
img_points_r = []

# 拍摄并处理左摄像头的图像
for img_path in left_camera_images:
    # 读取图像
    img_l = cv2.imread(img_path)
    gray_l = cv2.cvtColor(img_l, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 找到棋盘格角点
    ret_l, corners_l = cv2.findChessboardCorners(gray_l, pattern_size, None)

    if ret_l:
        # 可视化棋盘格
        cv2.drawChessboardCorners(img_l, pattern_size, corners_l, ret_l)
        cv2.imshow("Left Camera", img_l)
        cv2.waitKey(0)

        # 增加角点到列表
        obj_points.append(pattern_points)
        img_points_l.append(corners_l)

# 对右摄像头重复相同的过程
for img_path in right_camera_images:
    # ... 类似左摄像头的操作 ...

# 计算内参数和畸变系数
camera_matrix_l, dist_coeffs_l, _, _ = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points_l, gray_l.shape[::-1], None, None)
camera_matrix_r, dist_coeffs_r, _, _ = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points_r, gray_r.shape[::-1], None, None)

# 合并内参数
merged_camera_matrix = np.concatenate((camera_matrix_l, np.zeros((3, 1))), axis=1)
merged_camera_matrix = np.concatenate((merged_camera_matrix, camera_matrix_r), axis=0)

print("Merged Camera Matrix:", merged_camera_matrix)

注意：上述代码只是一个基本示例，实际操作中你可能还需要处理更多的细节，比如处理不同的焦距、视场角差异、校准结果的融合等。此外，为了得到更好的拼接效果，你可能还需要估计两个摄像头之间的相对位姿（基线和旋转），这通常被称为立体视觉中的 extrinsic parameters。

如果你需要更详细的解释或遇到任何问题，请随时告诉我。