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上一步生成标定图參考上一篇文章OpenCV生成标定图。
在生成标定图之后，须要用A4纸打印下来。才干拿到摄像头以下摆弄。
笔者使用的是imagelist图片列表的方式使用标定图。即先用摄像头拍一部分图片，然后再由以下说的校准project校准得到畸变參数——主要原因是还没有搞清楚怎么实时获取这个摄像头（海康威视）的视频流，眼下都是通过http从浏览器上登录訪问——OpenCV的校准演示样例本身是支持基于标定板视频流的实时校准的。
生成OpenCV识别的标定图列表的project：opencv248\sources\samples\cpp\imagelist_creator.cpp。 使用命令演示样例：imagelist_creator imagelist.yaml *.png。得到imagelist.yaml例如以下：
<?xml version="1.0"?> <opencv_storage> <images> "1.png" "2.png" "3.png" "4.png" "5.png" "6.png" "7.png" "8.png"</images> </opencv_storage>
使用标定图的校准project，參考OpenCV演示样例project：opencv248\sources\samples\cpp\calibration.cpp。使用命令演示样例：calibration -w 9 -h 6 -pt chessboard -o camera.yaml -op -oe -su imagelist.xml。得到camera.yaml当中最关键的是摄像机内參数矩阵、畸变參数矩阵：
%YAML:1.0
calibration_time: "07/16/15 14:58:18"
camera_matrix: !!opencv-matrix
rows: 3
cols: 3
dt: d
data: [ 5.5977614554147385e+002, 0., 4.3513787505786939e+002, 0.,
4.1717385931117281e+002, 2.3329672151206768e+002, 0., 0., 1. ]
distortion_coefficients: !!opencv-matrix
rows: 5
cols: 1
dt: d
data: [ -4.0702020878986456e-001, 2.5025002728793899e-001,
-3.7768192568471098e-003, -9.1190914257643463e-004,
-1.0546751146845158e-001 ]
庆幸的是calibration.cpp中已经包括了怎样对一张畸变图片进行校准。整理出关键代码为：
#include <time.h>
void loadCameraParams(Mat &cameraMatrix, Mat &distCoeffs)
{
FileStorage fs( "camera.yaml", FileStorage::READ);
fs ["camera_matrix"] >> cameraMatrix;
fs ["distortion_coefficients"] >> distCoeffs;
}
Mat calibrator(Mat &view)
{
vector<string> imageList;
static bool bLoadCameraParams = false;
static Mat cameraMatrix, distCoeffs, map1, map2;
Mat rview;
Size imageSize,newImageSize;
if(!view.data)
return Mat();
imageSize.width = view.cols;
imageSize.height = view.rows;
newImageSize.width = imageSize.width;
newImageSize.height = imageSize.height;
if(bLoadCameraParams == false)
{
loadCameraParams(cameraMatrix, distCoeffs);
bLoadCameraParams = true;
initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(),
getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, newImageSize, 0), newImageSize, CV_16SC2, map1, map2);
}
//undistort( view, rview, cameraMatrix, distCoeffs, cameraMatrix );
remap(view, rview, map1, map2, INTER_LINEAR);
//imshow("Image View", rview);
//int c = 0xff & waitKey();
rview.copyTo(view);
return view;
}
途中遇到的问题和解决步骤：
1、使用摄像头拍完标定图片，使用，发现调用过程中崩溃。
即对着摄像头照了的非常多张图片。依旧未找到一张能正确识别棋盘的。
2、使用OpenCV自带的图片opencv248\sources\samples\cpp\leftXX.jpg，转成png，成功运行。
在识别到的棋盘中描出了角点。
3、为了减小问题出现的因素。尽量控制单一变量。使用行列同leftXX.jpg同样的标定板图片：宽9个小方格、高6个小方格。仍然不能识别。
4、怀疑是摄像头的畸变太严重，导致图片识别不了，就用手机摄像头试了一下。由于手机摄像头的畸变很小，基本能够忽略。结果尽管也不能识别。
可是将手机对着显示器拍照拍得的原始图片对着leftXX.jpg使用灰色边框，结果能够识别了！
5、再用摄像头拍的图片，使用灰色边框，发现仍然识别不了。假设摄像头畸变太严重导致识别不了，貌似也不太合情理，由于都是数字游戏呀。
方格应该能够比較好识别吧。畸变看起来也不是比leftXX.jpg大太多。剩下的仅仅能怀疑是打印纸的黑方格的黑色不明显。用毛笔涂黑（也是醉了）。
6、最后最终能够识别一部分图片了！也算大功告成吧。顺便歧视一把国内打印店的打印机质量，黑方格颜色太浅，咋leftXX.jpg外国打印机就打得那么神颜色。
原始畸变图片、校准工具描了角点的畸变图片和校正图片，取了同一张。分别例如以下：
添加了命令行的批处理文件，标定校准工具、图片打包下载链接：http://download.csdn.net/detail/lonelyrains/8906705