• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

cv::detail::calibrateRotatingCamera 是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（Homography Matrices）中估计出相机的内参矩阵。

函数原型

bool cv::detail::calibrateRotatingCamera 	
(
 	const std::vector< Mat > &  	Hs,
	Mat &  	K 
) 	

参数

• Hs: 包含了从不同视角拍摄同一场景得到的单应性矩阵的向量。每个单应性矩阵描述了场景中点在两幅图像之间的变换关系。
• K: 输出参数，代表校准后得到的相机内参矩阵。该矩阵通常形式如下：
  [fx 0 cx]
  [0 fy cy]
  [0 0 1]

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp>  // 确保包含正确的头文件
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace cv::detail;

int main()
{
    // 假设我们已经计算出了多个单应性矩阵
    std::vector< Mat > Hs = {
        ( Mat_< double >( 3, 3 ) << 1.0, 0, 0, 0, 1.0, 0, 0, 0, 1.0 ), ( Mat_< double >( 3, 3 ) << 0.9848, -0.1736, 0, 0.1736, 0.9848, 0, 0, 0, 1.0 )
        // 添加更多单应性矩阵...
    };

    // 相机内参矩阵初始化为单位矩阵
    Mat K = Mat::eye( 3, 3, CV_64F );

    // 调用calibrateRotatingCamera函数
    bool success = calibrateRotatingCamera( Hs, K );

    if ( success )
    {
        std::cout << "校准成功！内参矩阵为:\n" << K << std::endl;
    }
    else
    {
        std::cerr << "校准失败！" << std::endl;
    }

    return 0;
}

运行结果

校准成功！内参矩阵为:
[inf, -nan, -nan;
 0, -nan, -nan;
 0, 0, -nan]