代码分为几个部分，c++部分使用g++进行编译

（1）双目摄像头标定图像数据集收集保存

//image_save.cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
 
int main()
{
   

    cv::VideoCapture capl(0);
    cv::VideoCapture capr(1);
 
    int i = 0;
 
    cv::Mat cam_left;
    cv::Mat cam_right;
 
    char filename_l[15];
    char filename_r[15];
    while(capl.read(cam_left) && capr.read(cam_right))
    {
   
        cv::imshow("cam_left", cam_left);
        cv::imshow("cam_right", cam_right);
	
        char c = cv::waitKey(1);
        char s[40];
        
        if(c==' ') //按空格采集图像
        {
   
	        sprintf(filename_l, "left%d.jpg",i);
            imwrite(filename_l, cam_left);
	        sprintf(filename_r, "right%d.jpg",i++);
            imwrite(filename_r, cam_right);
            //printf(s, "%s%d%s\n", "the ",i++,"th image");
            cout << "save the "<< i <<"th image\n"<< endl;
        }
        if(c=='q' || c=='Q') // 按q退出
        {
   
            break;
        }
    }
 
    return 0;
}

显示结果

（2）单目标定

//calibration.cpp
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <fstream>

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;
#define calibration

int main()
{
   
#ifdef calibration

	ifstream fin("right_img.txt");             /* 标定所用图像文件的路径 */
	ofstream fout("caliberation_result_right.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
	int image_count = 0;  /* 图像数量 */
	Size image_size;      /* 图像的尺寸 */
	Size board_size = Size(11,8);             /* 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;      // 图片名
	vector<string> filenames;

	while (getline(fin, filename))
	{
   
		++image_count;
		Mat imageInput = imread(filename);
		filenames.push_back(filename);

		// 读入第一张图片时获取图片大小
		if (image_count == 1)
		{
   
			image_size.width = imageInput.cols;
			image_size.height = imageInput.rows;
		}

		/* 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
			cout << "**" << filename << "** can not find chessboard corners!\n";
			exit(1);
		}
		else
		{
   
			Mat view_gray;
			cvtColor(imageInput, view_gray, CV_RGB2GRAY);  // 转灰度图

			/* 亚像素精确化 */
			// image_points_buf 初始的角点坐标向量，同时作为亚像素坐标位置的输出
			// Size(5,5) 搜索窗口大小
			// （-1，-1）表示没有死区
			// TermCriteria 角点的迭代过程的终止条件, 可以为迭代次数和角点精度两者的组合
			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 CornerNum = board_size.width * board_size.height;  // 每张图片上总的角点数

	//-------------以下是摄像机标定------------------

	/*棋盘三维信息*/
	Size square_size = Size(60, 60);         /* 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