校准相机和立体校准的正确"objpoints"应该是什么？

Question

我有一个立体相机，我需要做内在和外在校准。虽然重新投影误差看起来不错(<0.1像素(，但外在错误。左右相机之间的转换太小。

我按照本教程了解了两个相机的内部函数，然后使用立体校准进行外联函数。

# prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,6,0)
objp = np.zeros((9*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:7].T.reshape(-1,2)
objpoints2 = []
imgpoints2 = []
# Load images
images = glob.glob('*.tiff')
for fname in images:
    img = cv2.imread(fname)
    # Find the chess board corners
    ret, corners = cv2.findCirclesGrid(img, (9,7), flags=cv2.CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID, blobDetector=detector)
    # If found, add object points, image points (after refining them)
    if ret:
        objpoints2.append(objp)
        imgpoints2.append(corners)
        # Draw and display the corners
        img = cv2.drawChessboardCorners(img, (9,7), corners, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(50)
cv2.destroyAllWindows()
matrix2, distort2 = cv2.calibrateCamera(objpoints2, imgpoints2, (640,480), None, None)

然后我做立体声校准：

R, T = cv2.stereoCalibrate(objpoints2, imgpoints1, imgpoints2, matrix1, distort1, matrix2, distort2, (640,480))

我的问题是 objp 的正确值应该是多少？我使用了教程中的值，但这是否意味着我的图案是 1 毫米的公寓？

objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:7].T.reshape(-1,2)

非常感谢。

Answer 1

我找到了答案。

对于本征校准，如果我没有提供拐角之间的正确距离也没关系。

但是，对于外犀(立体声(校准，我必须提供正确的值，否则比例将出错，转换将很小。

或者，我需要将实际图案距离乘以最终平移向量以获得正确的比例。