### OpenCV `stereoRectify` 函数的源码解析 #### 源码位置 在 OpenCV 的 GitHub 仓库中，可以找到 `stereoRectify` 函数的具体实现。该函数位于模块 `calib3d/src/calibration.cpp` 中。 #### 主要功能概述 `stereoRectify` 函数的主要目的是为每个摄像机计算立体校正的映射矩阵[^3]。这些映射矩阵用于将图像平面中的点投影到新的校正平面上，从而使得两幅图像在同一水平线上对齐，便于后续的视差图计算。 #### 关键参数解释 - **cameraMatrix1, cameraMatrix2**: 左右相机的内参矩阵。 - **distCoeffs1, distCoeffs2**: 左右相机的畸变系数向量。 - **R**: 连接两个相机坐标系之间的旋转矩阵。 - **T**: 平移向量。 - **alpha**: 自由缩放参数，在0至1之间取值，控制重投影误差和有效像素区域间的平衡。 - **newImageSize**: 输出图像尺寸，默认情况下与输入相同大小。 - **validPixROI1, validPixROI2**: 可选输出参数，表示左、右图像的有效像素区域矩形框。 #### 核心算法流程 1. 计算理想化的平行光轴配置下的新外参（旋转和平移），使两台摄像机的光轴相互平行并指向同一方向； 2. 基于上述理想的外参以及原始内外参来构建变换关系； 3. 使用此变换关系生成最终的重映射表（remap tables），供后续调用 remap 函数完成实际的图像变形操作； 下面是简化版的核心逻辑伪代码： ```cpp void stereoRectify( InputArray _cameraMatrix1, InputArray _distCoeffs1, InputArray _cameraMatrix2, InputArray _distCoeffs2, Size imageSize, InputArray _R, InputArray _T, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray P1, OutputArray P2, double alpha, Size newImgSize = Size(), Rect* validPixROI1=0, Rect* validPixROI2=0 ) { Mat_<double> M1 = _cameraMatrix1.getMat().reshape(1,3); Mat_<double> D1 = _distCoeffs1.getMat(); Mat_<double> M2 = _cameraMatrix2.getMat().reshape(1,3); Mat_<double> D2 = _distCoeffs2.getMat(); // ...省略部分初始化代码... // Compute the rectification transforms (rotation matrices and projection matrices) computeRT(M1, D1, M2, D2, R, T, R1, R2, P1, P2); // Optionally calculate ROI for undistorted images. if(validPixROI1 || validPixROI2){ computeValidROIs(imageSize, alpha, R1, R2, P1, P2, *validPixROI1,*validPixROI2 ); } } ``` 具体来说，`computeRT()` 方法会基于给定条件求解最优的旋转和平移矩阵，并据此推导出投影矩阵 \(P_1\) 和 \(P_2\)[^4]。而 `computeValidROIs()` 则负责确定经过矫正后仍能保持有效的像素范围。