双目立体相机自标定方案的研究
《2024年度基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、工业检测、无人驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。
本文将围绕双目立体视觉定位和识别技术进行深入的研究和探讨。
二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是一种模拟人类双眼视觉的计算机视觉技术。
通过模拟人眼的视差感知原理，双目立体视觉技术利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过图像处理和算法分析，得到场景中物体的三维信息。
双目立体视觉技术主要包括相机标定、图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是双目立体视觉技术的核心部分，它通过计算左右相机获取的图像间的视差信息，实现场景中物体的三维定位。
具体而言，双目立体视觉定位技术首先需要对相机进行精确的标定，以获取相机的内外参数。
然后通过图像预处理和特征提取，获取场景中的特征点或特征线。
接着，利用立体匹配算法，将左右相机获取的图像进行匹配，得到视差图。
最后，根据视差信息和相机的内外参数，计算得到场景中物体的三维坐标信息。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对场景中的物体进行分类和识别。
通过分析物体的形状、大小、纹理等特征信息，结合机器学习、深度学习等算法，实现对物体的识别和分类。
双目立体视觉识别技术可以广泛应用于无人驾驶、机器人导航、工业检测等领域。
五、双目立体视觉技术的应用双目立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现车辆的定位和障碍物识别，提高车辆的行驶安全性和自动驾驶的准确性。
在机器人导航领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现精准的路径规划和导航。
在工业检测领域，双目立体视觉技术可以实现对产品的快速检测和质量控制。
六、研究展望随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉定位和识别技术将会有更广泛的应用前景。
《基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法研究》范文
《基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法研究》篇一一、引言在三维重建、机器视觉、立体测量等领域中，双目立体视觉技术具有重要地位。
而为了获得高精度的双目视觉系统，准确的相机标定是必不可少的步骤。
本文旨在研究基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法，通过分析棋盘格和圆标定物的特点，结合双目相机的成像原理，提出一种高效、准确的标定方法。
二、相关技术背景2.1 棋盘格标定法棋盘格标定法是计算机视觉中常用的一种相机标定方法。
该方法通过拍摄包含棋盘格的图像，并检测棋盘格的角点位置来获得相机的内参和外参。
由于棋盘格具有明显的特征点，易于被检测和定位，因此该方法具有较高的精度和稳定性。
2.2 圆标定物法圆标定物法是一种基于圆特征的相机标定方法。
该方法通过拍摄包含圆标定物的图像，并检测出圆心位置来获得相机的参数。
与棋盘格相比，圆标定物具有更好的旋转不变性和尺度不变性，能够更好地适应不同的拍摄环境和角度。
三、基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法3.1 棋盘格与圆标定物的结合本文将棋盘格和圆标定物相结合，提出一种新的双目相机标定方法。
该方法首先利用棋盘格标定法获取相机的初始参数，然后通过拍摄包含圆标定物的图像，利用圆心位置对相机参数进行进一步优化。
3.2 标定过程（1）准备阶段：制作棋盘格和圆标定物，并将其放置在双目相机的视野范围内。
（2）拍摄阶段：分别拍摄包含棋盘格和圆标定物的图像，并确保图像清晰、无畸变。
（3）角点与圆心检测：利用计算机视觉算法检测棋盘格的角点位置和圆标定物的圆心位置。
（4）参数估计：根据检测到的角点和圆心位置，利用相机成像原理和双目立体视觉技术，估计相机的内外参数。
（5）参数优化：利用非线性优化算法对相机参数进行优化，以提高标定的精度和稳定性。
四、实验与分析为了验证本文提出的基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法的可行性和有效性，我们进行了大量的实验和分析。
实验结果表明，该方法能够有效地提高双目视觉系统的精度和稳定性，具有较高的实用价值。
双目相机标定原理
双目相机标定原理相机标定是计算机视觉中的重要环节。
而双目相机标定是其中的一个重要分支。
在进行双目视觉处理时，需要先进行双目相机标定。
本文将围绕双目相机标定原理进行阐述。
一、什么是双目相机标定双目相机标定是指通过对左右相机的内部参数和外部参数进行测量，获得两个相机之间的姿态参数和相对距离值的过程。
通过双目相机标定，可以使双目弱点成为优势，提高测量精度。
二、双目相机标定的主要原理1.相机模型相机模型是相机标定中最重要的一部分，它定义了相机坐标系、像素坐标系、世界坐标系的关系。
其中，相机坐标系是相机内部的坐标系统，以相机光轴为z轴创建三维坐标系；像素坐标系是相机外部的坐标系统，以相机成像平面为基础形成的二维坐标系；世界坐标系是外部坐标系，用于描述物体在世界上的位置。
2.内部参数标定内部参数标定是指确定相机内部参数的值，包括焦距、主点坐标、畸变系数等。
其中，焦距代表了相机成像的能力，主点坐标代表光轴在图像平面上的交点，畸变系数代表了光线经过透镜等物质绕射后所发生的光路偏移。
内部参数标定可以通过相机标定板进行得到。
3.外部参数标定外部参数标定是指确定相机坐标系相对于另一个参考坐标系的位置和角度。
一般采用将相机标定板的物体三维坐标与图像中相应点的二维坐标进行匹配的方法来得到，然后再运用PnP问题求解方法，估算出物体点在相机坐标系下的坐标，在获得多组物体点的坐标后，即可求出相机的外参参数。
4.双目相机标定的原理基于相机模型、内部参数标定和外部参数标定，我们可以使用标定板对双目相机进行标定。
标定板上有一定规则的网格，通过对双目相机拍摄多张标定板图片，可以得到对应像素坐标和物理空间模型之间的坐标关系。
这些坐标可以被用来估算双目相机之间的位置和方向，获得双目相机的姿态参数。
三、双目相机标定的步骤1.使用标定板：首先需要在标定板上画上一些特定的图案，如黑白棋盘图案。
2.采集图像：然后需要使用双目相机拍摄多张标定板图像。
红外双目相机标定方法的研究和实现
problem that some wrong corners and pseudo-corners detected by current corner detection
feature of the edge area of lens, this paper proposes an infrared corner detection algorithm based
on homography matrix, which can effectively extract the feature of edge area and make the
The contributions in corner detection are as follows: (1) Aiming at the problems of poor
imaging contrast, complex structure, cumbersome operation, low calibration accuracy and other
The contributions in camera calibration are as follows: (1) Aiming at the problem that the
corresponding points of left and right images still cannot meet the parallel equivalence
algorithms under complex imaging conditions and the problem that unsuitable size of the
双目视觉摄像机的参数标定参考坐标系介绍
双目视觉摄像机的参数标定参考坐标系介绍重磅干货，第一时间送达本文转自 | 新机器视觉焊接机器人视觉的基本任务就是从双目摄像机获得的二维图像中恢复物体的三维空间信息，从而能够识别目标物体，进行生产作业。
空间中物体与其在成像平面形成的二维图像的相互关系由摄像机的内外参数决定，内部参数是由摄像机本身的类型决定的，主要是由摄像机感光元件和光学特性决定;外部参数是由建立的摄像机坐标系与基坐标系之间的相对位置关系决定。
摄像机标定方法主要有两种:传统的双目视觉摄像机标定和摄像机自标定的方法。
传统的双目视觉摄像机标定方法主要利用尺寸、大小、形状己知的标定模板，通过左右摄像机采集到的图像与空间标定模板之间的位置变换计算出摄像机的内外参数。
而自标定方法仅仅依靠摄像机采集的二维图像信息就可以确定摄像机的参数，但是必须使用运动序列的图像，标定难度较大。
本章主要对传统的双目视觉摄像机标定方法进行了研究。
参考坐标系介绍为了描述双目焊接机器人立体视觉，需要建立以下五种坐标系即像素坐标系、图像坐标系、摄像机坐标系、基坐标系以及机器人末端坐标系，同时还需要计算各坐标系之间的转换关系，才能实现对目标物体的测量、定位、建模等一系列工作。
(1)像素坐标系CCD摄像机将采集到的数字图像信息以数组的形式记录下来，数组中的元素代表像素，元素的大小为像素点的灰度值，拍摄图像时使用的分辨率(如1600 X1200)为数组的范围，像素坐标系OoUV定义如图3.1所示，Oo为像素坐标系的坐标原点，U轴和V轴表示像素点在像素坐标系中的行数和列数，坐标都是以元素为单位。
(2)图像坐标系由于像素坐标系中表示的元素都是以像素为单位，而在实际的视觉系统应用中需要以物理单位(如毫米)来描述目标位置，因此需要建立一个新的坐标系即图像坐标系。
图像坐标系O1XY如图3.1所示，设O1为摄像机光轴与成像平面的交点，定义O1为图像坐标系原点，一般情况下O1点在图像的中心位置，但是摄像机在制造过程中由于制造工艺等原因可能会产生一定的偏离。
大视场双目立体视觉的摄像机标定
摘要 ：针对大视场视觉测量应用 ，在分析 摄像 机成像模型的基础上 ， 计制作了可自由转动的十字靶 标， 设
实现 了大视场双目视觉摄像机的精确标 定。将十字靶标在测 量空间内多次均匀摆放 ，两摄像 机同步拍摄多 幅靶标 图像 。由本质矩阵得到摄像机参数 的初 始值 ， 采用 自检校光束法平差得到摄 像机 参数的最优解 。该
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２ 、求 解 本 质 矩 阵
双 目立 体 视 觉 中摄 像 机 一 般 使 用 工 业 相 机 ，故 使 用 摄 相 机 的 出 厂 参 数 作 为 摄 相 机 的 内参 数 初 始 值 。利 用 本 质 矩 阵 获
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ｄ 、ａ 一分 别 为 图像 在 “轴 、 ｖ 的焦 距 参 数 ； 轴 Ｒ、 ｔ～ 从 世 界坐 标 系 到 摄 像 机 坐 标 系 的 旋转 矩 阵 和 平 移 向量 ， 构成 了摄 像机 的 外 参 数 。 针 孔 线 性模 型 虽 比较 简 单 ，但 不 能 准 确 地 反 映 实 际 的 成 像 几何 关系 。在实 际 中，摄像 机 的镜头 都是存 在畸 变 的，
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在众多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的定位和识别技术，分析其原理、方法及在各领域的应用，以期为相关研究提供参考。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机从不同角度获取物体的图像信息，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配、计算，从而得到物体的三维空间信息。
该技术主要包括相机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用双目相机获取的图像信息，通过图像处理算法对物体进行定位。
该技术主要包括以下步骤：1. 相机标定：确定相机内参和外参，包括相机的焦距、光心位置、畸变系数等。
2. 图像预处理：对两幅图像进行去噪、平滑等处理，以便更好地提取特征。
3. 特征提取与匹配：利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取两幅图像中的特征点，并通过匹配算法（如暴力匹配、FLANN匹配等）找到对应的特征点。
4. 三维定位：根据匹配的特征点，利用三角测量法等算法计算物体的三维空间坐标。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对物体进行分类、识别。
该技术主要包括以下步骤：1. 特征描述与分类：根据提取的特征点，建立物体的特征描述符，并通过分类器（如支持向量机、神经网络等）进行分类。
2. 模式识别：利用机器学习等技术对物体进行识别，包括目标检测、语义分割等。
3. 深度学习应用：利用深度学习算法（如卷积神经网络等）对物体进行更精确的识别和分类。
五、应用领域双目立体视觉定位和识别技术在众多领域中得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 机器人导航与无人驾驶：通过双目相机获取周围环境的信息，实现机器人的自主导航和无人驾驶。
双目标定 自动校正原理
双目标定是指对双目相机系统进行标定，以获取相机内外参数的过程。
自动校正是指通过算法自动计算和校正双目相机系统的内外参数，以提高视觉测量的准确性和稳定性。
双目相机系统由左右两个相机组成，每个相机都有自己的内参和外参。
内参包括相机的焦距、主点偏移和畸变参数等，外参包括相机的旋转矩阵和平移向量等。
自动校正双目相机系统的原理如下：
1. 特征点提取：首先从双目图像中提取一组共同的特征点，可以使用角点检测等方法。
2. 特征匹配：将左右相机图像中的特征点进行匹配，可以使用基于特征描述子的匹配算法，如SIFT、SURF等。
3. 构建对应关系：通过特征点的匹配，建立左右相机图像的对应关系。
对应关系可以表示为像素坐标之间的对应或三维空间点之间的对应。
4. 三维重建：根据对应关系，利用三角化或立体视觉方法计算左右相机之间的相对位置关系，即旋转矩阵和平移向量。
5. 内外参数计算：利用三维重建结果，通过最小化重投影误差的方法，计算相机的内参和外参。
具体方法可以使用非线性优化算法，如Levenberg-Marquardt算法等。
6. 参数校正：根据计算得到的相机内外参数，对双目图像进行畸变校正和立体校正，以消除畸变和对齐左右相机的视点。
通过以上步骤，可以自动计算和校正双目相机系统的内外参数，从而提高双目视觉测量的准确性和稳定性。
需要注意的是，自动校正双目相机系统的精度和稳定性受到特征提取和匹配的影响，因此在实际应用中需要选择合适的特征提取和匹配算法，并对其进行优化和调试。
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双目立体相机自标定方案的研究
一、双目立体相机自标定原理
双目视觉是通过两个摄像机从不同的角度拍摄同一物体，根据两幅图像重构出物体。
双目立体视觉技术首先根据已知信息计算出世界坐标系和图像坐标系的转换关系，即世界坐标系和图像坐标系的透视投影矩阵，将两幅图像上对应空间同一点的像点匹配起来，建立对应点的世界坐标和图像坐标的转换关系方程，通过求解方程的最小二乘解获取空间点的世界坐标系，实现二维图像到三维图像的重构。
重构的关键问题是找出世界坐标系和图像坐标系的转换关系--透视投影矩阵。
透视投影矩阵包含了图像坐标系和相机坐标系的转换关系，即相机的内参（主要是相机在两坐标轴上的焦距和相机的倾斜角度），以及相机坐标系和世界坐标系的转换关系，即相机的外参（主要是相机坐标系和世界坐标系的平移、旋转量）。
相机标定的过程就是确定相机内参和相机外参的过程。
相机自标定是指不需要标定块，仅仅通过图象点之间的对应关系对相机进行标定的过程。
相机自标定技术不需要计算出相机的每一项参数，但需要求出这些参数联系后生成的矩阵。
二、怎样提高摄像机自标定精确度？
方法一、.提高估算基本矩阵F
传统的相机自标定采用的是kruppa方程，一组图像可以得到两个kruppa方程，在已知3对图像的条件下，就可以算出所有的内参数。
在实际应用中，由于求极点具有不稳定性，所以采取基本矩阵F分解的方法来计算。
通过矩阵的分解求出两相机的投射投影矩阵，进而实现三维重构。
由于在获取图像过程中存在摄像头的畸变，环境干扰等因素，对图像会造成非线性变化，采用最初提出的线性模型计算 f 会产生误差。
非线性的基本矩阵估计方法得到提出。
近年来非线性矩阵的新发展是通过概率模型降低噪声以提高估算基本矩阵的精度。
方法二、分层逐步标定法。
该方法首先对图像做射影重建，再通过绝对二次曲线施加约束，定出仿射参数和摄像机参数。
由于它较其他方法具有较好的鲁棒性，所以能提高自标定的精度。
方法三、利用多幅图像之间的直线对应关系的标定法。
方法四、改进优化算法
自标定问题的求解可归结为求解一组非线性多项式方程组的问题，解决这类问题的常用方法是各种优化算法，所以改进优化算法也是提高精度的有效措施。
英文文献
1.题目：A Camera Self-calibration for Machine Vision Based on Kruppa’s Equation（基于机器视觉的相机自标定Kruppa方程）
作者：Zhaosheng Tao, Dawei Tu, Saisai He, Jinjie Ye
出处：Trans Tech Publ
日期：2013年8月
2.题目：Computer vision methods for optical microscopes（计算机视觉光学显微镜的方法）
作者：M. Boissenin, J. Wedekind *, A.N. Selvan, B.P. Amavasai, F. Caparrelli, J.R. Travis
出处：Elsevier
日期：2007年7月
3.题目：Research on Camera Self-Calibration of High-Precision in Binocular Vision(双目视觉摄像机的高精度自标定）
作者：Zetao Jiang, Lianggang Jia , Shutao Guo,
出处：Elsevier
日期：2012年
4.题目：An accurate stereo vision system using cross-shaped target self-calibration method based on photogrammetry
（一个精确的立体视觉系统利用十字形的目标基于摄影测量的自标定方法）
作者：Zhenzhong Xiao JinLiang , DehongYu , ZhengzongTang , AnandAsundi
出处：Elsevier
日期：2010年12月
5.题目：Automatic Self-Calibration of Expressway Surveillance Camera Under Dynamic
Conditions（高速公路动态环境下的摄像机自标定）
作者：Yan Hongping¨，Wang Lingfen92’。
，and Pan Chunhon92’
出处：Journal of Computer—Aided Design＆Computer Graphics
日期：2013年7月
6.题目：An accurate calibration method for a camera with telecentric lenses （一个精确的标定方法与远心镜头相机）
作者：Dong Li Jindong Tian
出处：Optics and Lasers in Engineering
日期：2013年5月
一、利用多幅图像之间的直线关系的自标定原理。