关于双目相机的矫正功能，博主有c++和python 的代码片。 python的比较简洁，一目了然。 整理一下放在这里。
需要的人可以自取，希望已经造好的轮子可以帮助大家节省开发时间，去做更多的事情。
如果搬运代码到自己的博客，希望注明出处：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1\&spm=1001.2014.3001.9614\&articleId=134178030
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python
import cv2
import numpy as np
import scipy.io as sio
import os
import pandas as pd
import pdb
dirpic = 'C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/l/'
dirpicR = 'C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/r/'
#读取文件夹中的所有图像，依次做计算处理
pic_name = os.listdir(dirpic)
pic_nameR = os.listdir(dirpicR)
#以下六项是已知的相机的标定参数文件
load_R = 'C:/Users/Administrator/Desktop/R.mat'
load_T = 'C:/Users/Administrator/Desktop/T.mat'
load_Ml = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Ml.mat'
load_Mr = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Mr.mat'
load_Dl = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Dl.mat'
load_Dr = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Dr.mat'
R = sio.loadmat(load_R)['R']
T = sio.loadmat(load_T)['T']
left_camera_matrix = sio.loadmat(load_Ml)['ML']
right_camera_matrix = sio.loadmat(load_Mr)['MR']
left_distortion = sio.loadmat(load_Dl)['DL']
right_distortion = sio.loadmat(load_Dr)['DR']
frame= cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/l/'+pic_name[0])
h, w = frame.shape[:2]
size = (w,h)
size1 = (w,h)
#立体校正环节，求矩阵
R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(left_camera_matrix,
left_distortion,right_camera_matrix, right_distortion, size,
R,T,flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY,alpha=1)
#左右相机图像变换关系
left_map1, left_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(left_camera_matrix, left_distortion, R1, P1, size1, 5)
right_map1, right_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(right_camera_matrix, right_distortion, R2, P2, size1, 5)
def stereocab(pic_namel,pic_namer,i):
frame1= cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/l/'+pic_namel,0)
frame2= cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/r/'+pic_namer,0)
#根据变换关系与原图像，求得校正后的目标图像
img1_rectified = cv2.remap(frame1, left_map1, left_map2, cv2.INTER_CUBIC)
img2_rectified = cv2.remap(frame2, right_map1, right_map2, cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imwrite('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/l/cl'+str(i)+'.jpg',img1_rectified)
cv2.imwrite('C:/Users/Administrator/Desktop/parameter/photocab/r/cr'+str(i)+'.jpg',img2_rectified)
for i in range(len(pic_name)):
stereocab(pic_name[i],pic_nameR[i],i)这里用到了比较关键的函数stereoRectify（）与initUndistortRectifyMap（）
极线矫正，也就是把两幅图的极线搞成水平，把任意位置的像平面，搞成两个平行的像平面
双目相机的立体校正
stereoRectify(cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R, T[, R1[, R2[, P1[, P2[, Q
[, flags[, alpha[, newImageSize]]]]]]]])
-> R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2
cameraMatrix1 第一个摄像机的摄像机矩阵，即左相机相机内参矩阵，矩阵第三行格式应该为 0 0 1
distCoeffs1 第一个摄像机的畸变向量
cameraMatrix2 第一个摄像机的摄像机矩阵，即右相机相机内参矩阵，矩阵第三行格式应该为 0 0 1
distCoeffs2 第二个摄像机的畸变向量
imageSize 图像大小
R- 相机之间的旋转矩阵，这里R的意义是：相机1通过变换R到达相机2的位姿 划重点！！！
T- 左相机到右相机的平移矩阵
R1 输出矩阵，第一个摄像机的校正变换矩阵（旋转变换）
R2 输出矩阵，第二个摄像机的校正变换矩阵（旋转矩阵）
P1 输出矩阵，第一个摄像机在新坐标系下的投影矩阵
P2 输出矩阵，第二个摄像机在想坐标系下的投影矩阵
Q 4*4的深度差异映射矩阵
flags 可选的标志有两种零或者 CV_CALIB_ZERO_DISPARITY ,如果设置 CV_CALIB_ZERO_DISPARITY 的话，该函数会让两幅校正后的图像的主点有相同的像素坐标。否则该函数会水平或垂直的移动图像，以使得其有用的范围最大
alpha 拉伸参数。如果设置为负或忽略，将不进行拉伸。如果设置为0，那么校正后图像只有有效的部分会被显示（没有黑色的部分），如果设置为1，那么就会显示整个图像。设置为0~1之间的某个值，其效果也居于两者之间。
newImageSize 校正后的图像分辨率，默认为原分辨率大小。
validPixROI1 可选的输出参数，Rect型数据。其内部的所有像素都有效
validPixROI2 可选的输出参数，Rect型数据。其内部的所有像素都有效
Rl, Rr, Pl, Pr, Q, validPixROIl, validPixROIr = cv2.stereoRectify(cameraModel['Ml'], cameraModel['dl'], cameraModel['Mr'], cameraModel['dr'], (w ,h), cameraModel['R'], cameraModel['T'])
mapl_1, mapl_2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraModel['Ml'], cameraModel['dl'], Rl, Pl, (w,h), cv2.CV_32FC1)
mapr_1, mapr_2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraModel['Mr'], cameraModel['dr'], Rr, Pr, (w,h), cv2.CV_32FC1)
initUndistortRectifyMap（）计算计算未失真和校正变换映射
cameraMatrix------输入的摄像头内参数矩阵（3X3矩阵）
distCoeffs------输入的摄像头畸变系数矩阵（5X1矩阵）
R------输入的第一和第二摄像头坐标系之间的旋转矩阵
newCameraMatrix------输入的校正后的3X3摄像机矩阵
size------摄像头采集的无失真图像尺寸
m1type------map1的数据类型，可以是CV_32FC1或CV_16SC2
map1------输出的X坐标重映射参数
map2------输出的Y坐标重映射参数
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