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opencv を使用してカメラのキャリブレーションを行っています。「クックブックプログラミング」で示したものと同じコードを使用しています。

チェス盤の写真をスマホで撮っています。次に、opencv プログラムを使用してカメラのキャリブレーションを行っています。非常に大きなチェス盤がある場合、プログラムは 1 セットの画像に対してのみ機能しました。他の一連のイメージでは機能せず、実行時エラー「Assertion failed」が表示されます ここに画像の説明を入力

私のコードで何が問題なのかわかりません。コードは次のとおりです。

int main()
{
CameraCalibrator calibrateCam;
std::vector<std::string> filelist;
char buff[100];

for(int i=0;i<21;i++)
{
    sprintf(buff,"..\\Train\\3\\%d.jpg",i+1);
    filelist.push_back(buff);
}
cv::Size boardSize(4,3);
double calibrateError;
int success;
success = calibrateCam.addChessboardPoints(filelist,boardSize);
}

class CameraCalibrator{
public:
   std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
   std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;
   //Square Lenght
   float squareLenght;
   //output Matrices
   cv::Mat cameraMatrix; //intrinsic
   cv::Mat distCoeffs;
   //flag to specify how calibration is done
   int flag;
   //used in image undistortion
   cv::Mat map1,map2;
   bool mustInitUndistort;
public:
    CameraCalibrator(): flag(0), squareLenght(36.0), mustInitUndistort(true){};
    int addChessboardPoints(const std::vector<std::string>& filelist,cv::Size& boardSize){
        std::vector<std::string>::const_iterator itImg;
        std::vector<cv::Point2f> imageCorners;
        std::vector<cv::Point3f> objectCorners;
        //initialize the chessboard corners in the chessboard reference frame
        //3d scene points
        for(int i = 0; i<boardSize.height; i++){
            for(int j=0;j<boardSize.width;j++){
                objectCorners.push_back(cv::Point3f(float(i)*squareLenght,float(j)*squareLenght,0.0f));
            }
        }
        //2D Image points:
        cv::Mat image; //to contain chessboard image
        int successes = 0;

        for(itImg=filelist.begin(); itImg!=filelist.end(); itImg++){
            image = cv::imread(*itImg,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
            std::cout<<*itImg<<"\n";

            bool found = cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);

            cv::drawChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, found);                      
            cv::cornerSubPix(image, imageCorners, cv::Size(5,5),cv::Size(-1,-1),
                cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER+cv::TermCriteria::EPS,30,0.1));
            //if we have a good board, add it to our data
            if(imageCorners.size() == boardSize.area()){
                addPoints(imageCorners,objectCorners);
                successes++;
            }
        }

        return successes;
    }
    void addPoints(const std::vector<cv::Point2f>& imageCorners,const std::vector<cv::Point3f>& objectCorners){
        //2D image point from one view
        imagePoints.push_back(imageCorners);
        //corresponding 3D scene points
        objectPoints.push_back(objectCorners);
    }
    double calibrate(cv::Size &imageSize){
        mustInitUndistort = true;
        std::vector<cv::Mat> rvecs,tvecs;
        return
            cv::calibrateCamera(objectPoints, //the 3D points
                imagePoints,
                imageSize, 
                cameraMatrix, //output camera matrix
                distCoeffs,
                rvecs,tvecs,
                flag);

    }
    void remap(const cv::Mat &image, cv::Mat &undistorted){
        std::cout << cameraMatrix;
        if(mustInitUndistort){ //called once per calibration
            cv::initUndistortRectifyMap(
                cameraMatrix,
                distCoeffs,
                cv::Mat(),
                cameraMatrix,
                image.size(),
                CV_32FC1,
                map1,map2);
            mustInitUndistort = false;
        }
        //apply mapping functions
        cv::remap(image,undistorted,map1,map2,cv::INTER_LINEAR);
    }
};

カメラ キャリブレーション クラスでは、画像は正常に開きますが、 findChessboardCorners 行で失敗します。. .

その点で私を助けてください。チェス盤のサンプル画像の 1 つを次に示します。アルゴリズムは、この最初の画像でコーナーを見つけることができません。. . . :-ここに画像の説明を入力

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まず、cv::findChessboardCornersあなたboardSizeが間違っている場合、ボードには行ごとに 5 つの内側のコーナーと列ごとに 4 つのコーナーがあるため、cv::Size boardSize(4,3);あるべきときにそれを定義します。cv::Size boardSize(5,4);


また、コーナーが見つからない場合にチェックを追加する必要があります。あなたのコードでは、その後

bool found = cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);

続けて and のような関数を呼び出しますcv::drawChessboardCornersがcv::cornerSubPix、コーナーがない場合は機能しません。この部分は次のようになります。

for(itImg=filelist.begin(); itImg!=filelist.end(); itImg++)
{
    image = cv::imread(*itImg,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    std::cout<<*itImg<<"\n";

    bool found = cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);

    if (found)  // continue only if corners have been found
    {
        cv::drawChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners, found);                      
        cv::cornerSubPix(image, imageCorners, cv::Size(5,5),cv::Size(-1,-1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER+cv::TermCriteria::EPS,30,0.1));

        //if we have a good board, add it to our data
        if(imageCorners.size() == boardSize.area())
        {
            addPoints(imageCorners,objectCorners);
            successes++;
        }
    }
    else    // if no corners found
    {
        std::cout<<"No corners found in image"<<std::endl;

        // Do anything else you want here
    }
}


また、黒い四角の周りに赤い境界線があるのはなぜですか? コーナーを正確に検出する方法は調べていませんがcv::findChessboardCorners、これによりアルゴリズムが失敗する可能性が非常に高くなります。それなしで新しいボードで試すことはできますか？ここでは、黒の強度値が非常に薄い灰色であるため、上隅の光の反射も何らかの役割を果たす可能性があります。OpenCV が提供するサンプル イメージでアルゴリズムを試しましたか?

于 2012-09-22T20:19:20.447 に答える