基于标定物的相机标定及三维重建
双目相机 测量 物体 长宽高信息 方法
双目相机测量物体长宽高信息方法双目相机测量物体长宽高信息的方法是一种常用的计算机视觉技术，可以实现对三维物体的精确测量。
下面将介绍双目相机测量物体长宽高信息的原理、步骤和应用。
1.双目相机测量原理双目相机是指由两个摄像头组成的成像系统，模拟了人眼的视觉感知机制。
通过左右眼看到的不同视角，可以获取到三维物体的深度信息。
利用双目视觉测量方法，可以计算出物体的长、宽和高等几何尺寸。
2.双目相机测量步骤（1）相机标定：在进行测量之前，需要先对双目相机进行标定。
相机标定是通过拍摄一组已知尺寸的校准板图像，利用相机内参和外参的确定来建立相机的坐标系和世界坐标系之间的关系。
（2）图像获取：在标定完成后，需要拍摄待测物体的左右视角图像。
通过两个摄像头同时拍摄同一物体的不同视角，形成左右图像对。
（3）图像匹配：采用特征点匹配的算法，对左右图像进行匹配，找出对应的特征点。
常用的特征点匹配算法有SIFT、SURF等。
（4）三维重建：通过匹配得到的特征点对，可以计算出左右图像之间的对应关系，进而确定物体在三维空间中的位置。
根据三角测量原理和相机标定参数，可以得到每个特征点的三维坐标。
（5）尺寸测量：在得到物体的三维坐标后，可以通过计算两个特征点之间的距离，来确定物体的长、宽和高等尺寸信息。
3.双目相机测量应用双目相机测量方法可以广泛应用于工业领域和机器人领域：（1）3D视觉检测：双目相机能够提供高精度的三维尺寸数据，可以在无人机、智能手机、电视等产品的生产过程中进行3D视觉检测，实现自动化检测目标的尺寸精度，提高生产效率。
（2）物流仓储：双目相机可以用于快速测量物体尺寸，可以应用于物流仓储行业中的自动分类、计量等环节，提高物流效率。
（3）机器人导航：双目相机可以提供环境的三维深度信息，可以用于机器人的自主导航和障碍物避障，提高机器人的智能化程度和安全性。
总结：双目相机测量物体长宽高信息的方法通过利用左右视觉图像的深度差异，以及相机标定提供的几何参数，可以实现对物体的精确测量。
视觉标定原理
视觉标定原理
视觉标定是一种技术，用于获取相机的内部参数和相对位置。
通过此过程，可以实现对图像的准确测量和三维重建等应用。
视觉标定的原理是根据特定的场景下的已知物体，通过计算图像上的坐标和实际物体的坐标之间的关系，推导出相机的内部参数和外部参数，从而得到相机的标定结果。
内部参数是指相机固有属性的参数，如焦距、主点、畸变等，这些参数对于不同的相机会有所不同，需要进行标定。
而外部参数则是指相机在世界坐标系下的位置和姿态，在进行三维重建等应用时需要使用。
视觉标定的方法有多种，其中最常用的是基于张正友标定法。
该方法通过拍摄多张已知物体的图片，进行角点检测和匹配，计算出相机的内部参数和外部参数。
此外，还有基于直接法的标定方法，如利用棋盘格来完成标定等，不过相对于张正友标定法，这些方法的精度和适用范围会受到一定限制。
视觉标定的应用非常广泛，如机器人视觉导航、虚拟现实、自动驾驶、医学影像等领域都需要用到视觉标定。
在实际应用中，需要结合实际场景和标定要求，选择合适的标定方法和标定物体，以达到尽可能高的标定精度。
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摄像机标定的几种方法
摄像机标定的几种方法摄像机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的一项重要技术，用于确定相机的内参矩阵和外参矩阵，从而实现图像的准确测量与三维重建。
本文将介绍几种常用的摄像机标定方法，包括直接线性变换（DLT）、Zhang的标定法、Tsai的标定法、径向畸变模型等。
1.直接线性变换（DLT）方法：直接线性变换方法是摄像机标定最基础的方法之一，通过在物体平面上放置多个已知几何形状的标定物体，测量它们的图像坐标和真实坐标，通过最小二乘法求解相机的投影矩阵。
DLT方法简单直接，但对噪声敏感，容易产生误差。
2. Zhang的标定法：Zhang的标定法是一种常用的摄像机标定方法，通过在平面上放置一系列平行的标定板，根据不同位置姿态下的标定板的图像坐标和物理坐标，运用最小二乘法求解相机的内参矩阵和外参矩阵。
Zhang的标定法提高了标定的精度和稳定性，但要求标定板在不同位置姿态下具有较大的变化。
3. Tsai的标定法：Tsai的标定法是一种基于摄像机的投影模型的标定方法，通过摄像机的旋转和平移矩阵，以及曲率和径向畸变的参数，对图像坐标和物理坐标之间的映射关系进行数学推导和求解。
Tsai的标定法可以对畸变进行校正，提高图像测量的精度。
4. Kalibr工具包：Kalibr是一个开源的摄像机标定和多传感器校准工具包，结合了多种摄像机标定方法，例如DLT、Tsai、Zhang等。
Kalibr工具包不仅可以标定单目相机，还可以标定双目和多目视觉系统，对相机的内参、外参、畸变等参数进行标定和优化，同时还能进行相机的手眼标定、IMU与相机的联合标定等。
5. Di Zhang的自标定方法：Di Zhang提出了一种基于相对边界点的自标定方法，通过提取图像中的特定点边界，通过对这些边界点位置的检测与分析，实现对相机内参和外参的求解。
这种方法不需要使用标定板等外部标定物体，只需要相机自身可以看到的物体边界即可进行标定。
6.径向畸变模型：径向畸变是摄像机成像中常见的一种畸变形式，主要表现为物体边缘呈弯曲的形式。
三维重建的四种常用方法
三维重建的四种常用方法在计算机视觉和计算机图形学领域中，三维重建是指根据一组二维图像或其他类型的感知数据，恢复或重建出一个三维场景的过程。
三维重建在许多领域中都具有重要的应用，例如建筑设计、虚拟现实、医学影像等。
本文将介绍四种常用的三维重建方法，包括立体视觉方法、结构光法、多视图几何法和深度学习方法。
1. 立体视觉方法立体视觉方法利用两个或多个摄像机从不同的视角拍摄同一场景，并通过计算图像间的差异来推断物体的深度信息。
该方法通常包括以下步骤：•摄像机标定：确定摄像机的内外参数，以便后续的图像处理和几何计算。
•特征提取与匹配：从不同视角的图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来计算相机之间的相对位置。
•深度计算：根据图像间的视差信息，通过三角测量等方法计算物体的深度或距离。
立体视觉方法的优点是原理简单，计算速度快，适用于在实时系统中进行快速三维重建。
然而，该方法对摄像机的标定要求较高，对纹理丰富的场景效果较好，而对纹理缺乏或重复的场景效果较差。
2. 结构光法结构光法利用投影仪投射特殊的光纹或光条到被重建物体表面上，通过观察被投射光纹的形变来推断其三维形状。
该方法通常包括以下步骤：•投影仪标定：确定投影仪的内外参数，以便后续的光纹匹配和几何计算。
•光纹投影：将特殊的光纹或光条投射到被重建物体表面上。
•形状计算：通过观察被投射光纹的形变，推断物体的三维形状。
结构光法的优点是可以获取目标表面的细节和纹理信息，适用于对表面细节要求较高的三维重建。
然而，该方法对光照环境要求较高，并且在光纹投影和形状计算过程中容易受到干扰。
3. 多视图几何法多视图几何法利用多个摄像机从不同视角观察同一场景，并通过计算摄像机之间的几何关系来推断物体的三维结构。
该方法通常包括以下步骤：•摄像机标定：确定每个摄像机的内外参数，以便后续的图像处理和几何计算。
•特征提取与匹配：从不同视角的图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来计算摄像机之间的相对位置。
基于图像的三维重建技术研究
基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展，基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。
本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析，探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。
本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域，为后续研究提供背景和基础。
重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法，包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤，以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。
本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍，如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等，以展示其广泛的应用前景和社会价值。
对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望，提出未来可能的研究方向和应用领域。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发，推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。
二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论，通过从二维图像中提取深度信息，进而恢复出物体的三维形状和结构。
这一过程涉及多个关键步骤，包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。
特征提取是三维重建的基础。
通过算法识别图像中的关键点和特征，如角点、边缘等，这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。
这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系，也为相机标定和立体匹配提供了依据。
相机标定是确定相机内外参数的过程，包括相机的内参（如焦距、主点等）和外参（如相机的位置和方向）。
准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要，因为它直接影响到三维点的计算精度。
接着，立体匹配是基于两幅或多幅图像，通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系，以获取深度信息的过程。
这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。
立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。
根据相机参数和立体匹配的结果，可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标，从而构建出物体的三维模型。
张正友标定方法
张正友标定方法张正友标定方法是一种常用的相机标定方法，它可以用于计算相机的内部参数和外部参数，从而实现对图像的准确测量和三维重建。
下面将详细介绍张正友标定方法的原理和步骤。
一、原理张正友标定方法基于相机成像原理，通过对已知大小的标定板进行拍摄，从而得到标定板在图像中的像素坐标和实际物理坐标，进而计算出相机的内部参数和外部参数。
其中，内部参数包括相机的焦距、主点坐标和畸变系数，外部参数包括相机的旋转矩阵和平移向量。
二、步骤1. 准备标定板标定板可以是黑白相间的棋盘格或者其他规则的图案，要求图案清晰、对比度高、边缘锐利，同时要求标定板的大小足够大，以便在不同距离和角度下进行拍摄。
2. 拍摄标定板将标定板放置在平面上，保持相机与标定板垂直，同时保持相机位置和姿态不变，拍摄多张标定板的照片，要求标定板在不同位置和角度下都有足够的覆盖面积。
3. 提取角点使用图像处理软件对标定板的照片进行处理，提取出标定板上每个方格的角点坐标，要求角点坐标的提取精度高、稳定性好。
4. 计算内部参数根据相机成像原理，将标定板上每个角点的像素坐标和实际物理坐标进行对应，利用最小二乘法计算出相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和畸变系数。
5. 计算外部参数根据标定板在不同位置和角度下的拍摄照片，利用三维重建算法计算出标定板在相机坐标系下的位置和姿态，进而计算出相机的旋转矩阵和平移向量。
6. 验证标定结果将标定结果应用于实际图像中，进行像素坐标和实际物理坐标的转换，计算出图像中物体的实际尺寸和位置，进而验证标定结果的准确性和稳定性。
三、总结张正友标定方法是一种常用的相机标定方法，它可以实现对相机的内部参数和外部参数的准确计算，从而提高图像的测量和三维重建精度。
在实际应用中，需要注意标定板的选择和摆放、角点的提取精度和稳定性等问题，以保证标定结果的准确性和可靠性。
基于斯涅尔定律的光线追踪水下三维重建相机标定
基于斯涅尔定律的光线追踪水下三维重建相机标定在水下探险的世界里，嘿，想象一下，一群潜水员在神秘的海底，四周都是五光十色的珊瑚和游来游去的小鱼。
真是美得让人目不暇接，对吧？不过，要想在这个水下天堂里准确地捕捉到这些奇妙的瞬间，咱们就得用到一些高科技的玩意儿，比如相机标定。
别担心，听起来很复杂，但我会给你讲得轻松点。
相机标定就是让我们的相机能够在水下这个不太友好的环境中，准确地“看”到东西。
有一个词你得记住，那就是“斯涅尔定律”。
这是个挺酷的名字，听起来就像是某个神秘的海洋生物。
简单来说，斯涅尔定律告诉我们光线在不同介质中传播的方式。
比如说，光在空气中和在水中走的可不一样。
想想看，当你在水里看东西时，那个角度可真是奇妙。
如果不搞清楚这一点，咱们的相机可就会“看花眼”了，拍出来的照片根本不靠谱。
想必你也在想，那相机标定到底是个啥？好吧，简单说就是咱们得把相机的参数调整好，让它能够正确捕捉到水下的画面。
就像调音师调音一样，得把每一个细节都弄得恰到好处。
没错，就是那么精细。
想象一下，假如你在水下拍照，结果出来的照片却像是打了马赛克，谁会开心呢？所以，相机标定就是为了避免这种惨剧。
咱们得说说水下三维重建。
嘿，这个词听起来就像是科幻电影里的情节，实际上就是把我们在水下拍到的图片变成三维模型。
想想看，如果你能在屏幕上旋转一个珊瑚礁的3D模型，真是酷炫得不要不要的。
通过相机标定，我们可以准确地把每一张照片的数据融合在一起，形成一个真实的水下世界。
在实际操作中，潜水员会携带装有多个镜头的相机，沿着特定路径游动。
在水下拍摄时，每个镜头都在不同的角度拍照。
然后，咱们就可以通过斯涅尔定律来校正这些照片。
这里面可是一门大学问。
就像拼图一样，每块都得完美契合，才能呈现出最美的画面。
这个过程可不能急，得耐心“琢磨”。
有些小伙伴可能会问，水下拍照的难点在哪儿？嘿嘿，真是多了去了！水下的光线分布可复杂了，水的颜色也会影响图像质量。
相机标定方法综述
相机标定方法综述相机标定是计算机视觉和机器人视觉中的一个重要问题。
通过相机标定，我们可以得到相机的内部参数和外部参数，从而可以将图像中的像素坐标转换为物理空间中的三维坐标。
本文将综述常用的相机标定方法，包括张氏标定法、Tsai标定法、Davies标定法、Bouguet 标定法等。
一、张氏标定法张氏标定法是一种基于平面标定板的相机标定方法。
该方法首先需要使用标定板在不同位置、不同角度下拍摄多张图像，然后通过图像中标定板的角点坐标计算相机的内部参数和外部参数。
张氏标定法的优点在于简单易行，只需要一个标定板和一台相机即可完成标定。
但是，该方法对标定板的要求比较高，需要标定板上的角点能够被准确地检测出来，且标定板需要在不同位置、不同角度下拍摄多张图像才能得到较为准确的结果。
二、Tsai标定法Tsai标定法是一种基于多平面标定板的相机标定方法。
该方法使用多个平面标定板，每个标定板的法向量都不相同，通过拍摄这些标定板得到多组图像，然后通过标定板上的特征点计算相机的内部参数和外部参数。
与张氏标定法相比，Tsai标定法的优点在于可以使用多个标定板，提高了标定的精度，同时对标定板的要求也比较低，只需要标定板上的特征点能够被准确地检测出来即可。
三、Davies标定法Davies标定法是一种基于球形标定物的相机标定方法。
该方法使用球形标定物拍摄多张图像，然后通过球心在图像中的位置和球的半径计算相机的内部参数和外部参数。
与平面标定板相比，球形标定物的优点在于可以在不同位置、不同角度下拍摄，同时对标定物的要求也比较低，只需要球的半径能够被准确地测量出来即可。
但是，球形标定物的缺点在于难以检测球的边缘，影响标定的精度。
四、Bouguet标定法Bouguet标定法是一种基于图像序列的相机标定方法。
该方法使用一组图像序列，通过对图像序列中的特征点进行匹配，计算相机的内部参数和外部参数。
Bouguet标定法的优点在于可以使用一组图像序列进行标定，不需要特定的标定物，同时对图像序列的要求也比较低，只需要图像序列中的特征点能够被准确地匹配即可。
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（４０６２０１５） 作者简介： 黄涛（ １９８０－ ） ， 男， 广东韶关人， 硕士研究生， 研究方向： 图形图像处理； 王继军（ １９８１－ ） ， 男， 汉族， 硕士研究生， 研究 领 域 ：
参考文献：
［１］ 高晶． 硬盘维修与数据恢复．北京： 电子工业出版社．２００８． ［２］ 乔珊，尼春雨． 数据恢复完全实战演练．北京： 清华大学出版社．２００７． ［３］ 王世高． 计算机数据保护完全攻略． 北京： 机械工业出版社．２００３．
（ 上接第 ３５８ 页）
６ 结论
随着三维技术的发展， 三维模型在各个领域中特别是虚拟现实［９，１０］的应用越来越广泛。通过实验和精度分析， 我们可以看出 本文的方法是切实有效的， 完全可以用于虚拟现实等的建模要求。
１ 引言
三维建模的需求越来越多， 通过建模软件如 ＡｕｔｏＣＡＤ，３Ｄｍａｘ 等建模有时难以满足现实需要。本文讨论了一种基于图像的建模。基 于图像建模， 有很多方法， 文献［３－５］提出基于基本矩阵的方法进行分析。通过用普通数码相机拍照， 本文使用基于标定的方法， 首先都左 右相机进行标定， 然后依据标定的相机， 基于双目计算空间点的位置， 最后在 ＯｐｅｎＧＬ［６，７，８］中进行显示， 试验表明本方法是切实有效的。
Ｔｈｅ Ｃａｍｅｒ ａ Ｃａｌｉｂｒ ａｔｉｏｎ ａｎｄ ３Ｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒ ｕｃｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｏｂｊｅｃｔ ＨＵＡＮＧ Ｔａｏ，ＷＡＮＧ Ｊｉ－ ｊｕｎ，ＺＨＯＵ Ｓｕ－ ｔｉｎｇ，ＬＩＵ Ｐａｎ－ ｍｅｉ，ＳＵＮ Ｒ ｏｎｇ－ ｈａｉ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｇｕａｎｇｘｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｇｕｉｌｉｎ ５４１００４， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒ ａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ３Ｄ Ｒ ｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｂａｓｅｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ． Ａ ｓｐｅ－ ｃｉａｌ ｏｂｊｅｃｔ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｖｉｓｕａｌ ｉｎ ｂｏｔｈ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃａｌｉｂｒａｔｅ ｃａｍｅｒａ． Ｔｈｅｎ， ｗｅ ｕｓｅ ｔｈｉｓ ｃａｍｅｒａ ｍａｔｒｉｘ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｓｐａｃｅ ｐｏｉｎｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎ． Ａｔ ｌａｓｔ， ａ ｃｏａｒｓｅ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｃａｎ ｂｅ ｒｏａｍｅｄ ｉｎ ＯｐｅｎＧＬ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｐｌａｙ ｗｅｌｌ ｉｎ ｏｕｒ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ａｎｄ ｉｔ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｃａｌｉｂｒａｔｅ； ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔ； ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ； ＯｐｅｎＧＬ
图像处理； 周苏婷（ １９８１－ ） ， 硕士研究生， 研究方向： 图形处理。
３５６ 电脑知识与技术
本栏目责任编辑： 贾薇薇
计算机工程应用技术
以简化成： Ｋｃ＝Ｕ
因为在上面已经提到本文实验应用的是线性模型， 所以也是用线性最小二乘法来求解。在标定过程中， 标定点的个数越多， 使
得方程的个数大大超过未知数的个数， 从而用最小二乘法求解以降低误差造成的影响。当 ２ｎ＞１１ 时， 用最小二乘法求得的解为：
（４） （５） （６） （７） 通 过 求 解 上 面 的 方 程 求 解 出 世 界 坐 标 点 ［ｘ，ｙ，ｚ］位 置 。
４ 精度比较与分析
这种方法精度较高， 适用面比较广泛。拿盒子程序为例： 左边是我们在标定相机过程中给出的真实位置点， 右边是利用上面的方法反算出标定物的位置点。
我们可以看出误差比较大的点如划线部分标出， 误差为 ０．５６８９３８／４５≈１．２％， 其他点的误差基本上都在 １．０％以下。由此可以看 出此种方法精度还是相当高的。
计算机工程应用技术
本栏目责任编辑： 贾薇薇
基于标定物的相机标定及三维重建
黄涛， 王继军， 周苏婷， 刘潘梅， 孙容海
（ 广西师范大学 计算机科学与信息工程学院， 广西 桂林 ５４１００４）
摘要： 针对传统三维建模的局限性， 讨论了一种基于图像建模的技术， 提出了利用普通相机和标定物对物体进行三维建模的方法， 该方法利用一个在左右图像都存在的物体， 对相机进行标定［１］。然后利用左右相机的相机矩阵， 反算空间中的对应点和需要求取的 关键点。最后利用这些点计算出来的空间位置［２］， 对物体进行重建， 并用 Ｏ ｐｅｎＧＬ 进行漫游显示。实验表明， 该算法计算准确， 鲁棒性 很高， 能够满足于虚拟现实的需要。 关键词： 标定； 标定物； 三维重建； ＯｐｅｎＧＬ 中图分类号： ＴＰ３９１ 文献标识码： Ａ 文章编号： １００９－ ３０４４（２００８）１１－ ２０３５６－ ０３
６．３ 数据恢复软件
专业级的数据恢复成本较为高昂， 而根据恢复的数据量大小， 价格很可能还要高得多。很多情况下数据的重要性和价值并非都 值得使用该种方式进行恢复， 那么我们是否能够自己处理一些平常的问题呢。我们遇到的绝大多数数据问题都是逻辑性损坏， 所以 我们也可以根据情况， 对相对要求较低的数据恢复任务， 使用数据恢复软件进行低成本的数据恢复工作。
５ ＯｐｅｎＧＬ 中的显示
我们对首先利用一个箱子标定左右相机， 然后跟据标定的相机， 计算烟盒以及旁边鼠标盒的坐标， 最后进行的显示， 试验截图如下：
３５８ 电脑知识与技术
图 ４ 用 ＯｐｅｎＧＬ 从不同角度显示的 ３ 维效果
（ 下转第 ３６９ 页）
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计算机工程应用技术
引导区型病毒处理起来比较麻烦， 特别是一些病毒对分区表进行加密或对引导区进行扇区搬移后的病毒感染， 不能轻易的使 用杀毒软件进行杀毒， 否则杀毒后分区将丢失， 无法找回自己的数据。我们可以在杀毒前先对主引导区和引导区进行备份， 然后杀 毒。如果杀毒后分区丢失， 我们可以通过备份进行恢复， 数据不会丢失。如果杀毒后数据丢失， 我们可以使用 ＫＶ３０００ 的 Ｆ１０ 功能找 回丢失的分区， 也可以通过低级磁盘编辑工具， 查找在 ０ 道中主引导区的备份 ， 或 者 使 用 Ｆｄｉｓｋ／ＭＢＲ 重 建 主 引 导 区 ， 再 根 据 Ｃ 盘 的 位置手工填写分区表。这个操作比较麻烦， 花费的时间较长。
７ 结束语
对于遇到数据损坏等问题的用户， 以下是一些建议和注意事项， 以帮助您更好的找回自己的数据： 保护很重要： 数据恢复毕竟不能保证 １００％的成功， 所以大家首先应该在数据没有出现问题的时候就有意识的对数据进行保 护。例如不要在存储设备运行的时候突然断电， 注意保持存储设备周围环境的温度、湿度和洁净程度， 对重要的数据定期执行备份， 注意防范电脑病毒等问题对数据的破坏。 发现问题尽快处理： 我们知道数据的丢失和损坏通常是可以找回的， 只要这些数据的存储位置没有被其它数据覆写。所以在发 现数据丢失时， 应该立即停止在存储设备上进行任何操作， 如果可以正常关闭电源的话应尽快关闭， 这样有助于最大限度的将数据 恢复。在存储设备本身出现故障的情况下这一点尤其重要， 因为电路原件的损坏在某些极端情况下可能会造成存储介质的擦除操 作。 自己恢复要慎重： 如果数据损坏问题的情况不是非常严重， 大家可能希望自己进行数据恢复。如果情况比较复杂， 或者无法判 定问题的起因及严重程度， 请尽量不要自己执行恢复。特别是存储设备可能存在硬性损坏的时候， 贸然操作很可能造成不可挽回的 结果。在自己没有绝对把握的情况下， 请尽量求助专业的数据恢复厂商。 定期对磁盘等存储设备进行碎片整理是一个很好的操作习惯。在恢复误删除文件的时候， 如果这个文件的存储位置非常分散， 任何一个部分的损坏都可能造成整个文件无法还原。而进行数据整理可以使文件的存储位置尽量连续， 这样可以在很大程度上增 加恢复的成功率。另外我们建议使用尽量强壮的文件系统， 比如在允许应用 ＮＴＦＳ 的时候就不要选择 ＦＡＴ 文件系统。因为 ＮＴＦＳ 的 文件索引是保存在硬盘上的， 使用该索引进行数据恢复可以提高处理速度和成功率， 并且较之 ＦＡＴ 分区， ＮＴＦＳ 的 文 件 索 引 安 全 性 更高。
３５７
计算机工程应用技术
就可以对场景中的其他物体（ 如右边的鼠标盒子） 进行计算边界点的位置。
本栏目责任编辑： 贾薇薇
图 ３ 左右图像的标定点 通过上面的步骤， 已经对摄像机进行了标定， 并得出了世界坐标系和实际长度之间的缩放比例，
３ 计算空间点位置
已知了两台摄像机的摄像机矩阵， 那么就可以由此光斑的像素点计算出对应的空间点 ３Ｄ 世界坐标。设左右摄像机图像上的像 点坐标分别为［ｒ１，ｃ１］和［ｒ２，ｃ２］， 待求光斑的空间点 ３Ｄ 世界坐标为［ｘ，ｙ，ｚ］。由可得：
（２）
（３）
由上面两个公式， 去掉齐次坐标 ｓ 和 ｔ， 就 能 得 到 下 面 的 ４ 个 线 性 方 程 ， 其 中 包 含 有 ３ 个 未 知 数 ｘ、ｙ 和 ｚ， 也 就 是 所 要 求 的 空 间 点 ３Ｄ 世界坐标。显然这个方程组是可以解出的。从光学的角度来说， 就是两条投影线空间相交， 从而找到相交点的三维空间坐标。
例： 用普通数码相机 ＫＯＮＩＣＡ ＭＩＮＯＬＴＡ Ｄｉｍａｇｅ Ｘ３１（ｆ：４．７－ １４．１ｍｍ）， 固定焦距后， 对左右相机进行标定。
图 １ 左图像 表 １ 左图 左图像的摄像机矩阵
图 ２ 右图像 表 ３ 右图像标定点的世界坐标及图像像点位置
表 ４ 右图像的摄像机矩阵 注： 实际中可以在场景中放置一个盒子等物体， 利用盒子边界定点进行标定。如： 利用图像中左边的烟盒对左右相机进行标定，