代码：相机标定与图像校正助手（VS+OpenCV+Qt实现）

环境：VS2019+OpenCV4.4+Qt5.12.3
软件打包软件：Inno Setup Compiler
链接库搜索软件：Everything
实现功能：相机标定；图像校正
界面分布：标定区；校正区；控制台；操作反馈；参数显示 工程下载链接​

界面实现

软件功能实现

告警提示，鲁棒性增强

工程

核心代码展示：

#联系方式：936874728
#include "CamCali.h"
#pragma execution_character_set("utf-8")// 解决汉字乱码问题 
#include <opencv2\imgproc\types_c.h>
#include <QtWidgets/QMessageBox> // 提示信息
#include <string>
#include <fstream> //文件流操作的头文件
#include <vector>
#include <QFile>
#include <QFileDialog>
#include <QFileInfo>
#include <QTextStream>
#include <QString>

CamCali::CamCali(QWidget* parent)
  : QWidget(parent)
{
  ui.setupUi(this);
  // 标定板尺寸提示字样
  ui.lineEdit_brd_x->setPlaceholderText("宽:8");
  ...
  ui.lineEdit_brd_size->setPlaceholderText("尺寸:5");

  // 添加槽链接，链接按键与按键函数
  QObject::connect(ui.in_btn_sel, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(in_btn_sel())); // 选择标定图片
  ...
  QObject::connect(ui.save_btn_adjust, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(save_btn_adjust())); // 保存矫正图
}


// convertAbsolutePathToRelative()函数具体实现如下
QString convertAbsolutePathToRelative(const QString& absolute_path)
{
  QString current_path = QDir::currentPath(); // 当前路径，如 C:\windows的形式
  QString tmp_str = absolute_path;  // 绝对路径，如 C:\windows\system32\cmd.exe的形式
  ...
  return tmp_str;  // 返回相对路径
}

// 按键功能实现

// 选择标定图片
void CamCali::in_btn_sel() {
  //QString strs;
  //QStringList file_list, output_name;
  QStringList str_path_list = QFileDialog::getOpenFileNames(this, tr("选择标定文件"), tr("./"), tr("图片文件(*.jpg *.bmp *png);;所有文件（*.*);;"));
  if (str_path_list.empty()) {
    ui.opera_edit->append("没有选定标定文件");
    return;
  }
  ...
  file.close();
}

// 相机标定按键功能实现
void CamCali::out_btn_cali() { // 输出相机标定图片

  // 读取标定板尺寸信息
  int x = ui.lineEdit_brd_x->text().toInt();
  ...

  // 判断是否输入标定板尺寸信息
  if (ui.lineEdit_brd_x->text().isEmpty() && ui.lineEdit_brd_y->text().isEmpty() && ui.lineEdit_brd_size->text().isEmpty())
  {
    QMessageBox::warning(this, tr("warning!"), tr("请输入棋盘格的宽度x，长度y，尺寸length"), QMessageBox::Yes);
    return;
  }
  else
  {
    // 读取图像文件的路径
    ifstream inImgPath("cali.txt");//ifstream读操作（输入）标定所用图像文件的路径
    ...

    // 标定板角点提取
    ui.opera_edit->append("开始提取角点......");
    ui.opera_edit->append("遍历每一幅图片......");
    ...
      if (findChessboardCorners(imageInput, pattern_size, corner_points_buf) == 0)  //寻找图片中的角点
      {
        //找不到角点
        ui.opera_edit->append("提取不到角点");
        QMessageBox::warning(this, tr("warning!"), tr("找不到角点"), QMessageBox::Yes);
        return;
      }
      else
      {
        ...
      }
    }
    int total = corner_points_of_all_imgs.size();
    int cornerNum = pattern_size.width * pattern_size.height;//每张图片上的总的角点数
    ...
    ui.opera_edit->append("角点提取完成");

    // 摄像机标定
    ui.opera_edit->append("开始摄像机标定......");
    /*为标定参数分配内存*/
    cameraMatrix = cv::Mat(3, 3, CV_32FC1, cv::Scalar::all(0));//内外参矩阵，H--单应性矩阵
    distCoefficients = cv::Mat(1, 5, CV_32FC1, cv::Scalar::all(0));//摄像机的5个畸变系数：k1,k2,p1,p2,k3

    vector<cv::Mat>tvecsMat;//每幅图像的平移向量，t
    vector<cv::Mat>rvecsMat;//每幅图像的旋转向量（罗德里格旋转向量）
    vector<vector<cv::Point3f>> objectPoints;//保存所有图片的角点的三维坐标，初始化每一张图片中标定板上角点的三维坐标

    ...
    ui.opera_edit->append("标定完成");

    // 开始保存标定结果
    ui.opera_edit->append("开始保存标定结果");
    //相机内外参数
    fout << "相机相关参数：" << endl;
    fout << "1.内外参矩阵：" << endl;
    fout << "大小：" << cameraMatrix.size() << endl;
    fout << cameraMatrix << endl;

    //相机畸变系数
    fout << "2.畸变系数：" << endl;
    fout << "大小：" << distCoefficients.size() << endl;
    fout << distCoefficients << endl;

    //图像相关参数
    fout << endl << "图像相关参数：" << endl;
    cv::Mat rotation_Matrix = cv::Mat(3, 3, CV_32FC1, cv::Scalar::all(0));//旋转矩阵
    for (i = 0; i < image_num; i++)
    {
      //旋转矩阵
      fout << "第" << i + 1 << "幅图像的旋转向量：" << endl;
      fout << rvecsMat[i] << endl;
      fout << "第" << i + 1 << "幅图像的旋转矩阵：" << endl;
      cv::Rodrigues(rvecsMat[i], rotation_Matrix);//将旋转向量转换位相对应的旋转矩阵
                            //平移向量
      fout << rotation_Matrix << endl;
      fout << "第" << i + 1 << "幅图像的平移向量：" << endl;
      fout << tvecsMat[i] << endl;
    }

    ui.opera_edit->append("结果保存完毕");

    // 对标定结果进行评价
    ui.opera_edit->append("开始评价标定结果......");

    //计算每幅图像中的角点数量，假设全部角点都检测到了
    int corner_points_counts;
    /*角点总数*/
    corner_points_counts = pattern_size.width * pattern_size.height;

    fout << "每幅图像的标定误差：" << endl;
    ...
    ui.opera_edit->append("评价完成");

    fout.close();

    // 矫正图像
    cv::Mat mapx = cv::Mat(image_size, CV_32FC1);
    cv::Mat mapy = cv::Mat(image_size, CV_32FC1);
    cv::Mat R = cv::Mat::eye(3, 3, CV_32F);
    ui.opera_edit->append("保存矫正图像");
    ...
    ui.opera_edit->append("保存结束");
    cv::waitKey(0);
  }

  // 显示标定参数
  QString displayString;
  QFile file("caliberation_result.txt");
  if (!file.open(QIODevice::ReadOnly | QIODevice::Text))
  {
    ui.opera_edit->append("没有找到参数文件");
  }
  while (!file.atEnd())
  {
    QByteArray line = file.readLine();
    QString str(line);
    //ui.opera_edit->append(str);
    displayString.append(str);
  }
  ui.para_edit->clear();
  ui.para_edit->setPlainText(displayString);
}


// 图像校正功能实现
void CamCali::out_btn_adjust() { // 输出校正图像

  if (cameraMatrix.empty()) {
    ui.opera_edit->append("没有相机内参，请标定");
    return;
  }
  
  if (distCoefficients.empty()) {
    ui.opera_edit->append("没有相机畸变参数，请标定");
    return;
  }

  ...
    //
    cv::Mat mapx = cv::Mat(image_size, CV_32FC1);
    cv::Mat mapy = cv::Mat(image_size, CV_32FC1);
    cv::Mat R = cv::Mat::eye(3, 3, CV_32F);
    ui.opera_edit->append("保存矫正图像");
    string imageFileName;
    std::stringstream StrStm;

    cv::initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoefficients, R, cameraMatrix, image_size, CV_32FC1, mapx, mapy);
    ...
    ui.show_outadjustpic->setPixmap(QPixmap::fromImage(Qtemp));
    ui.show_outadjustpic->setScaledContents(true);
    ui.show_outadjustpic->show();

    adjustPic = new_image;
  }
  else {
    ui.opera_edit->append("畸变图像打开失败");
  }


}


// 保存校正图像
void CamCali::save_btn_adjust() {

  ...

}