（单/双目）图像标定全流程（python/C++/Opencv实现）---代码篇(2)

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-04-13 09:39 646阅读 0赞

### 一、实例重现 ###

运用opencv samples中的例子直接进行图像双目标定，具体参考可参考博客：[OpenCV3.2.0 双目标定+立体匹配][OpenCV3.2.0]  
（1）先到OpenCV源码目录下（…/opencv-3.4.3/samples/cpp）找到stereo\_calib.cpp。  
（2）找到标定模板图像（…/opencv-3.4.3/samples/data）和stereo\_calib.xml，直接进行编译。

g++ `pkg-config --cflags opencv` -o stereo_calib stereo_calib.cpp `pkg-config --libs opencv`
    ./stereo_calib

（3）结果展示  
![在这里插入图片描述][20181128201348517.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4MDE5OTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 应用 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4MDE5OTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
（1）创建符合要求的xml文件  
实例中的xml格式如下，左右相机拍摄的相配图像交替展示。  
![在这里插入图片描述][20181128201707660.png]  
应用自己的数据集，生成xml如下所示  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4MDE5OTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
具体代码实现如下：

#encoding:utf-8
    ''' 根据一个给定的XML Schema，使用DOM树的形式从空白文件生成一个XML。 '''
    import xml.dom.minidom as minidom
    import os
    # 创建文档
    dom = minidom.getDOMImplementation().createDocument(None,'opencv_storage',None)
    # 获得根节点
    root = dom.documentElement
    # 创建节点
    key = dom.createElement('imagelist')
    dir = "/home/crj/calibration/calibration_crj/img_all"
    for _, _, files in os.walk(dir):
        files.sort()
        for n, file in enumerate(files):
            if (os.path.splitext(file)[1] == '.jpg') & (n< len(files)/2):
                key_text1 = dom.createTextNode(files[n])
                key.appendChild(key_text1)
                key_text2 = dom.createTextNode(files[n+13])
                key.appendChild(key_text2)
    
    root.appendChild(key)
    
    f = open('stereo_calib.xml','w')
    #f.write(doc.toprettyxml(indent = '\t', newl = '\n', encoding = 'utf-8'))
    dom.writexml(f,indent = '\t',newl = '\n', addindent = '\t',encoding='utf-8')
    f.close()

用自带的例子显示效果不好，留待以后研究，盖个戳，有大佬指导，不胜感激！！！！

[OpenCV3.2.0]: https://blog.csdn.net/a864488081/article/details/78205519
[20181128201348517.png]: /images/20220413/f4c5a3eb964341e3b000e26c0daff916.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4MDE5OTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220413/30763678ef7648fc9925578b70071d1d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4MDE5OTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220413/515d68695242417ca4895251217d002e.png
[20181128201707660.png]: /images/20220413/22a746d5c03d4874af69e8320852c72d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4MDE5OTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220413/35cfbbbeae144ce7b6d6c925a64232e6.png