Mat findHomography( const Mat& srcPoints, const Mat& dstPoints,  
    Mat& status, int method=0,  
    double ransacReprojThreshold=3 );  
    Mat findHomography( const Mat& srcPoints, const Mat& dstPoints,  
    vector<uchar>& status, int method=0,  
    double ransacReprojThreshold=3 );  
    Mat findHomography( const Mat& srcPoints, const Mat& dstPoints,  
    int method=0, double ransacReprojThreshold=3 );

     fx    s    x0
K =  0    fy    y0
     0    0     1

  //! finds checkerboard pattern of the specified size in the image  
    CV_EXPORTS_W bool findChessboardCorners( InputArray image, Size patternSize,  
              OutputArray corners, int flags=CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE );

CV_EXPORTS_W void cornerSubPix( InputArray image, InputOutputArray corners,  
                                Size winSize, Size zeroZone,  
                                TermCriteria criteria );

//! finds subpixel-accurate positions of the chessboard corners  
    CV_EXPORTS bool find4QuadCornerSubpix(InputArray img, InputOutputArray corners, Size region_size);

    //! draws the checkerboard pattern (found or partly found) in the image  
    CV_EXPORTS_W void drawChessboardCorners( InputOutputArray image, Size patternSize,  
                                             InputArray corners, bool patternWasFound );

    //! finds intrinsic and extrinsic camera parameters from several fews of a known calibration pattern.  
    CV_EXPORTS_W double calibrateCamera( InputArrayOfArrays objectPoints,  
                                         InputArrayOfArrays imagePoints,  
                                         Size imageSize,  
                                         CV_OUT InputOutputArray cameraMatrix,  
                                         CV_OUT InputOutputArray distCoeffs,  
                                         OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs,  
                                         int flags=0, TermCriteria criteria = TermCriteria(  
                                             TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON) );

    //! projects points from the model coordinate space to the image coordinates. Also computes derivatives of the image coordinates w.r.t the intrinsic and extrinsic camera parameters  
    CV_EXPORTS_W void projectPoints( InputArray objectPoints,  
                                     InputArray rvec, InputArray tvec,  
                                     InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,  
                                     OutputArray imagePoints,  
                                     OutputArray jacobian=noArray(),  
                                     double aspectRatio=0 );

    //! initializes maps for cv::remap() to correct lens distortion and optionally rectify the image  
    CV_EXPORTS_W void initUndistortRectifyMap( InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,  
                               InputArray R, InputArray newCameraMatrix,  
                               Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2 );

    //! warps the image using the precomputed maps. The maps are stored in either floating-point or integer fixed-point format  
    CV_EXPORTS_W void remap( InputArray src, OutputArray dst,  
                             InputArray map1, InputArray map2,  
                             int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT,  
                             const Scalar& borderValue=Scalar());

    //! corrects lens distortion for the given camera matrix and distortion coefficients  
    CV_EXPORTS_W void undistort( InputArray src, OutputArray dst,  
                                 InputArray cameraMatrix,  
                                 InputArray distCoeffs,  
                                 InputArray newCameraMatrix=noArray() );

    #include "opencv2/core/core.hpp"  
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
    #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"  
    #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
    #include <iostream>  
    #include <fstream>  
     
    using namespace cv;  
    using namespace std;  
     
    void main()  
    {  
        ifstream fin("calibdata.txt"); /* 标定所用图像文件的路径 */  
        ofstream fout("caliberation_result.txt");  /* 保存标定结果的文件 */    
        //读取每一幅图像，从中提取出角点，然后对角点进行亚像素精确化  
        cout<<"开始提取角点………………";  
        int image_count=0;  /* 图像数量 */  
        Size image_size;  /* 图像的尺寸 */  
        Size board_size = Size(4,6);    /* 标定板上每行、列的角点数 */  
        vector<Point2f> image_points_buf;  /* 缓存每幅图像上检测到的角点 */  
        vector<vector<Point2f>> image_points_seq; /* 保存检测到的所有角点 */  
        string filename;  
        int count= -1 ;//用于存储角点个数。  
        while (getline(fin,filename))  
        {  
            image_count++;        
            // 用于观察检验输出  
            cout<<"image_count = "<<image_count<<endl;          
            /* 输出检验*/  
            cout<<"-->count = "<<count;        
            Mat imageInput=imread(filename);  
            if (image_count == 1)  //读入第一张图片时获取图像宽高信息  
            {  
                image_size.width = imageInput.cols;  
                image_size.height =imageInput.rows;          
                cout<<"image_size.width = "<<image_size.width<<endl;  
                cout<<"image_size.height = "<<image_size.height<<endl;  
            }  
     
            /* 提取角点 */  
            if (0 == findChessboardCorners(imageInput,board_size,image_points_buf))  
            {            
                cout<<"can not find chessboard corners!\n"; //找不到角点  
                exit(1);  
            }  
            else  
            {  
                Mat view_gray;  
                cvtColor(imageInput,view_gray,CV_RGB2GRAY);  
                /* 亚像素精确化 */  
                find4QuadCornerSubpix(view_gray,image_points_buf,Size(5,5)); //对粗提取的角点进行精确化  
                //cornerSubPix(view_gray,image_points_buf,Size(5,5),Size(-1,-1),TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,30,0.1));  
                image_points_seq.push_back(image_points_buf);  //保存亚像素角点  
                /* 在图像上显示角点位置 */  
                drawChessboardCorners(view_gray,board_size,image_points_buf,false); //用于在图片中标记角点  
                imshow("Camera Calibration",view_gray);//显示图片  
                waitKey(500);//暂停0.5S        
            }  
        }  
        int total = image_points_seq.size();  
        cout<<"total = "<<total<<endl;  
        int CornerNum=board_size.width*board_size.height;  //每张图片上总的角点数  
        for (int ii=0 ; ii<total ;ii++)  
        {  
            if (0 == ii%CornerNum)// 24 是每幅图片的角点个数。此判断语句是为了输出 图片号，便于控制台观看  
            {    
                int i = -1;  
                i = ii/CornerNum;  
                int j=i+1;  
                cout<<"--> 第 "<<j <<"图片的数据 --> : "<<endl;  
            }  
            if (0 == ii%3)  // 此判断语句，格式化输出，便于控制台查看  
            {  
                cout<<endl;  
            }  
            else  
            {  
                cout.width(10);  
            }  
            //输出所有的角点  
            cout<<" -->"<<image_points_seq[ii][0].x;  
            cout<<" -->"<<image_points_seq[ii][0].y;  
        }    
        cout<<"角点提取完成！\n";  
     
        //以下是摄像机标定  
        cout<<"开始标定………………";  
        /*棋盘三维信息*/  
        Size square_size = Size(10,10);  /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小 */  
        vector<vector<Point3f>> object_points; /* 保存标定板上角点的三维坐标 */  
        /*内外参数*/  
        Mat cameraMatrix=Mat(3,3,CV_32FC1,Scalar::all(0)); /* 摄像机内参数矩阵 */  
        vector<int> point_counts;  // 每幅图像中角点的数量  
        Mat distCoeffs=Mat(1,5,CV_32FC1,Scalar::all(0)); /* 摄像机的5个畸变系数：k1,k2,p1,p2,k3 */  
        vector<Mat> tvecsMat;  /* 每幅图像的旋转向量 */  
        vector<Mat> rvecsMat; /* 每幅图像的平移向量 */  
        /* 初始化标定板上角点的三维坐标 */  
        int i,j,t;  
        for (t=0;t<image_count;t++)  
        {  
            vector<Point3f> tempPointSet;  
            for (i=0;i<board_size.height;i++)  
            {  
                for (j=0;j<board_size.width;j++)  
                {  
                    Point3f realPoint;  
                    /* 假设标定板放在世界坐标系中z=0的平面上 */  
                    realPoint.x = i*square_size.width;  
                    realPoint.y = j*square_size.height;  
                    realPoint.z = 0;  
                    tempPointSet.push_back(realPoint);  
                }  
            }  
            object_points.push_back(tempPointSet);  
        }  
        /* 初始化每幅图像中的角点数量，假定每幅图像中都可以看到完整的标定板 */  
        for (i=0;i<image_count;i++)  
        {  
            point_counts.push_back(board_size.width*board_size.height);  
        }    
        /* 开始标定 */  
        calibrateCamera(object_points,image_points_seq,image_size,cameraMatrix,distCoeffs,rvecsMat,tvecsMat,0);  
        cout<<"标定完成！\n";  
        //对标定结果进行评价  
        cout<<"开始评价标定结果………………\n";  
        double total_err = 0.0; /* 所有图像的平均误差的总和 */  
        double err = 0.0; /* 每幅图像的平均误差 */  
        vector<Point2f> image_points2; /* 保存重新计算得到的投影点 */  
        cout<<"\t每幅图像的标定误差：\n";  
        fout<<"每幅图像的标定误差：\n";  
        for (i=0;i<image_count;i++)  
        {  
            vector<Point3f> tempPointSet=object_points[i];  
            /* 通过得到的摄像机内外参数，对空间的三维点进行重新投影计算，得到新的投影点 */  
            projectPoints(tempPointSet,rvecsMat[i],tvecsMat[i],cameraMatrix,distCoeffs,image_points2);  
            /* 计算新的投影点和旧的投影点之间的误差*/  
            vector<Point2f> tempImagePoint = image_points_seq[i];  
            Mat tempImagePointMat = Mat(1,tempImagePoint.size(),CV_32FC2);  
            Mat image_points2Mat = Mat(1,image_points2.size(), CV_32FC2);  
            for (int j = 0 ; j < tempImagePoint.size(); j++)  
            {  
                image_points2Mat.at<Vec2f>(0,j) = Vec2f(image_points2[j].x, image_points2[j].y);  
                tempImagePointMat.at<Vec2f>(0,j) = Vec2f(tempImagePoint[j].x, tempImagePoint[j].y);  
            }  
            err = norm(image_points2Mat, tempImagePointMat, NORM_L2);  
            total_err += err/=  point_counts[i];    
            std::cout<<"第"<<i+1<<"幅图像的平均误差："<<err<<"像素"<<endl;    
            fout<<"第"<<i+1<<"幅图像的平均误差："<<err<<"像素"<<endl;    
        }    
        std::cout<<"总体平均误差："<<total_err/image_count<<"像素"<<endl;    
        fout<<"总体平均误差："<<total_err/image_count<<"像素"<<endl<<endl;    
        std::cout<<"评价完成！"<<endl;    
        //保存定标结果      
        std::cout<<"开始保存定标结果………………"<<endl;        
        Mat rotation_matrix = Mat(3,3,CV_32FC1, Scalar::all(0)); /* 保存每幅图像的旋转矩阵 */  
        fout<<"相机内参数矩阵："<<endl;    
        fout<<cameraMatrix<<endl<<endl;    
        fout<<"畸变系数：\n";    
        fout<<distCoeffs<<endl<<endl<<endl;    
        for (int i=0; i<image_count; i++)  
        {  
            fout<<"第"<<i+1<<"幅图像的旋转向量："<<endl;    
            fout<<tvecsMat[i]<<endl;      
            /* 将旋转向量转换为相对应的旋转矩阵 */    
            Rodrigues(tvecsMat[i],rotation_matrix);    
            fout<<"第"<<i+1<<"幅图像的旋转矩阵："<<endl;    
            fout<<rotation_matrix<<endl;    
            fout<<"第"<<i+1<<"幅图像的平移向量："<<endl;    
            fout<<rvecsMat[i]<<endl<<endl;    
        }    
        std::cout<<"完成保存"<<endl;  
        fout<<endl;  
        /************************************************************************  
        显示定标结果  
        *************************************************************************/  
        Mat mapx = Mat(image_size,CV_32FC1);  
        Mat mapy = Mat(image_size,CV_32FC1);  
        Mat R = Mat::eye(3,3,CV_32F);  
        std::cout<<"保存矫正图像"<<endl;  
        string imageFileName;  
        std::stringstream StrStm;  
        for (int i = 0 ; i != image_count ; i++)  
        {  
            std::cout<<"Frame #"<<i+1<<"..."<<endl;  
            initUndistortRectifyMap(cameraMatrix,distCoeffs,R,cameraMatrix,image_size,CV_32FC1,mapx,mapy);        
            StrStm.clear();  
            imageFileName.clear();  
            string filePath="chess";  
            StrStm<<i+1;  
            StrStm>>imageFileName;  
            filePath+=imageFileName;  
            filePath+=".bmp";  
            Mat imageSource = imread(filePath);  
            Mat newimage = imageSource.clone();  
            //另一种不需要转换矩阵的方式  
            //undistort(imageSource,newimage,cameraMatrix,distCoeffs);  
            remap(imageSource,newimage,mapx, mapy, INTER_LINEAR);        
            StrStm.clear();  
            filePath.clear();  
            StrStm<<i+1;  
            StrStm>>imageFileName;  
            imageFileName += "_d.jpg";  
            imwrite(imageFileName,newimage);  
        }  
        std::cout<<"保存结束"<<endl;      
        return ;  
    }