1. 基于findChessboardCorners的双目精度评估

原理：

代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 加载图像
    auto srcimage = imread("/home/oem/data/steroe_precision_evo/left1.jpg");
    if(srcimage.empty())
    {
        cout << "Image not found." << endl;
        return -1;
    }

    // 棋盘格尺寸
    Size patternSize(6, 8); // 直接指定棋盘格内角点数量，减1已在此处处理

    // 检测棋盘格角点
    vector<Point2f> corners;
    bool found = findChessboardCorners(srcimage, patternSize, corners);

    cout << " ret:" << found << endl;
    cout << " corners_size:" << corners.size() << endl;

    // 如果找到足够角点，进行亚像素精确化
    if(found)
    {
        cvtColor(srcimage, srcimage, COLOR_BGR2GRAY); // 重用srcimage, 减少Mat对象的创建
        cornerSubPix(srcimage, corners, Size(11,11), Size(-1,-1),
                     TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
        cvtColor(srcimage, srcimage, COLOR_GRAY2BGR); // 转回彩色图用于显示
    }

    // 绘制检测到的角点
    drawChessboardCorners(srcimage, patternSize, corners, found);

    // 显示图像
    namedWindow("chessboard corners", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("chessboard corners", srcimage);

    waitKey(0);

    return 0;
}

cmakelists:

find_package(OpenCV 4)

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}
${OpenCV_LIBS}
)

add_executable(stereo_evo Examples/stereo_evo.cc)
target_link_libraries(stereo_evo
        ${PROJECT_NAME})

输入：

输出：

注意点：
其中棋盘格尺寸尤其容易出错！！！，且注意检查

// 棋盘格尺寸
Size patternSize(6, 8); // 直接指定棋盘格内角点数量，减1已在此处处理