机器视觉之工业相机传统标定与自标定
内参、外参、畸变参数三种参数与工业相机的标定方法与相机坐标系的理解
内参、外参、畸变参数三种参数与工业相机的标定方法与相机坐标系的理解“内参、外参、畸变参数三种参数与相机的标定方法与相机坐标系的理解1、 相机参数是三种不同的参数。
相机的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。
opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。
实际其fx=F*Sx，其中的F就是焦距上面的f,Sx是像素/没毫米即上面的dx，其是最后面图里的后两个矩阵进行先相乘，得出的，则把它看成整体，就相当于4个内参。
其是把r等于零，实际上也是六个。
dx和dy表示：x方向和y方向的一个像素分别占多少长度单位，即一个像素代表的实际物理值的大小，其是实现图像物理坐标系与像素坐标系转换的关键。
u0，v0表示图像的中心像素坐标和图像原点像素坐标之间相差的横向和纵向像素数。
相机的外参数是6个：三个轴的旋转参数分别为（ω、δ、 θ）,然后把每个轴的3*3旋转矩阵进行组合（即先矩阵之间相乘），得到集合三个轴旋转信息的R，其大小还是3*3；T的三个轴的平移参数（Tx、Ty、Tz）。
R、T组合成成的3*4的矩阵，其是转换到标定纸坐标的关键。
其中绕X轴旋转θ，则其如图：注意：在每个视场无论我们能提取多少个角点，我们只能得到四个有用的角点信息，这四个点可以产生8个方程，6个用于求外参，这样每个视场就还赚两个方程来求内参，则其在多一个视场即可求出4个内参。
因为六个外参，这就是为什么要消耗三个点用于求外参。
畸变参数是：k1,k2,k3径向畸变系数，p1,p2是切向畸变系数。
径向畸变发生在相机坐标系转图像物理坐标系的过程中。
而切向畸变是发生在相机制作过程，其是由于感光元平面跟透镜不平行。
其如下：1．径向畸变：产生原因是光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲径向畸变主要包含桶形畸变和枕形畸变两种。
下面两幅图是这两种畸变的示意：它们在真实照片中是这样的：2.切向畸变：产生的原因透镜不完全平行于图像平面，这种现象发生于成像仪被粘贴在摄像机的时候。
机器视觉技术中一种基于反对称矩阵及RANSAC算法的摄像机自标定方法
机器视觉技术中一种基于反对称矩阵及RANSAC算法的摄像机自标定方法王赟【摘要】This paper describes a self-calibration method . After establishing fundamental matrix by using matched feature points , six constraints equations was founded from the fundamental matrix based on the character of the skew-symmetric matrix . . Then the intrinsic and ex-trinsic parameters can be determined through the relation of the set of constraints . Ransac method was adopted to exclude the singular points from detected feature points , therefore improve the accuracy of feature matching and camera calibration . Experimental results for real video showed that this method can effectively acquire the intrinsic and extrin-sic parameters , and it can be applied into computer vision field .%介绍了一种摄像机自标定方法,该方法通过匹配的特征点建立标准矩阵后,利用反对称矩阵的性质,将标准矩阵表达式分解成6 个约束方程,通过其约束关系得到摄像机内外参数.同时采用了 RANSAC 算法从检测到的特征点中排除奇异的特征点,对数据集进行筛选,以此提高匹配点的准确度和标定的精度.实验表明该方法能根据真实视频获得摄像机内外参数,能够较好的应用于机器视觉领域.【期刊名称】《现代制造技术与装备》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】3页(P92-94)【关键词】摄像机自标定;基本矩阵;反对称矩阵【作者】王赟【作者单位】新乡学院机电工程学院,新乡 453003【正文语种】中文机器视觉技术中一种基于反对称矩阵及RANSAC算法的摄像机自标定方法王赟（新乡学院机电工程学院，新乡453003）摘要：介绍了一种摄像机自标定方法，该方法通过匹配的特征点建立标准矩阵后，利用反对称矩阵的性质，将标准矩阵表达式分解成6个约束方程，通过其约束关系得到摄像机内外参数。
机器视觉中用的工业相机与普通相机的区别
机器视觉中用的工业相机与普通相机的区
别
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。
机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。
作为机器的“眼睛”,相机占据非常重要的地位。
按照不同标准可分为标准分辨率数字相机和模拟相机等。
根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。
那么工业相机和我们日常生活中用的普通相机有什么区别呢?
1、工业相机的快门时间非常短,可以抓拍快速运动的物体,工业相机的快门时间般都是微秒级的,配合光源、频闪控制器以及全屏曝光,可以有效解决拖影等问题。
2、工业相机的拍摄速度远远高于一般相机。
工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅甚至更多的图片,而一般相机只能拍摄2-3幅图像,相差甚远。
3、工业相机的图像传感器是逐行扫描的,而一般摄像机的图像传感器是隔行扫描的,甚至是隔三行扫描的。
逐行扫描的图像传感器生产比较困难,成品率低,出货量也少,例如Dalsa、avt等,价格相对比较昂贵。
4、工业相机输出的是裸数据,其光谱范围也往往比较宽,比较适台进行高质量的图像处理算法,普遍应用于机器视觉系统中。
而一般相机(DSC)拍摄的图片,其光谱范围只适合人眼视觉,并且经过了MPEG压缩,图像质量也较差。
由于工业相机区别于普通相机的技术优势,工业相机更多的应用到各大领域中。
相机标定的来龙去脉（详解标定原理、畸变矫正原理、使用经验）
相机标定的来龙去脉（详解标定原理、畸变矫正原理、使用经验）1、相机标定的意义在机器视觉领域，相机的标定是一个关键的环节，它决定了机器视觉系统能否有效的定位，能否有效的计算目标物。
相机的标定基本上可以分为两种，第一种是相机的自标定；第二种是依赖于标定参照物的标定方法。
前者是相机拍摄周围物体，通过数字图像处理的方法和相关的几何计算得到相机参数，但是这种方法标定的结果误差较大，不适合于高精度应用场合。
后者是通过标定参照物，由相机成像，并通过数字图像处理的方法，以及后期的空间算术运算计算相机的内参和外参。
这种方法标定的精度高，适用于对精度要求高的应用场合。
本文主要写一写后者，至于前者，是一个研究的难点和热点，以后有空再写。
2、坐标系的变换2.1、小孔成像的原理小孔成像的原理可以用下图来说明：2.2、各个坐标系的定义为了说明白，建议先介绍图像的坐标系，再逐步推广到世界坐标系，最后说明各个坐标系是如何变化的，从而给出相机的内参和外参。
2.2.1、像素坐标系像素坐标就是像素在图像中的位置。
一般像素坐标系的左上角的顶点就是远点，水平向右是u，垂直向下是v轴。
例如，在上图中，任意一个像素点的坐标可以表示为（ui,vi）。
2.2.2、图像坐标系在像素坐标系中，每个像素的坐标是用像素来表示的，然而，像素的表示方法却不能反应图像中物体的物力尺寸，因此，有必要将像素坐标转换为图像坐标。
将像素坐标系的原点平移到图像的中心，就定为图像坐标系的原点，图像坐标系的x轴与像素坐标系的u轴平行，方向相同，而图像坐标系的y轴与像素坐标系的v轴平行，方向相同。
在图中，假设图像中心的像素坐标是（u0,v0），相机中感光器件每个像素的物力尺寸是dx * dy，那么，图像坐标系的坐标（x,y）与像素坐标系的坐标（u,v）之间的关系可以表示为：写成矩阵的形式就为改写为齐次坐标的形式2.2.3、相机坐标系相机坐标系是以相机的光轴作为Z轴，光线在相机光学系统的中心位置就是原点Oc（实际上就是透镜的中心）,相机坐标系的水平轴Xc与垂直轴Yc分别于图像坐标系的X轴和Y轴平行。
工业相机标定
工业相机标定是指对工业相机进行参数校准和调整，以确保图像获取的准确性和精度。
以下是一般工业相机标定的步骤：
相机内部参数标定：这包括对相机的焦距、主点坐标、畸变等内部参数进行标定。
常用的方法是使用标定板，将标定板置于相机前方，采集多个不同位置和角度的图像，然后通过图像处理算法计算得出内部参数。
相机外部参数标定：这包括对相机的位置、姿态和视角等外部参数进行标定。
常用的方法是使用标定板或者特征点，在已知世界坐标系下，采集多个不同位置和角度的图像，通过图像处理算法计算得出外部参数。
畸变校正：在相机内部参数标定的过程中，通常会得到相机的畸变参数，包括径向畸变和切向畸变。
通过应用畸变校正算法，可以将图像中的畸变进行校正，使得图像中的物体形状更准确。
图像尺度校正：在进行相机标定时，通常会获得一个尺度因子，用于将图像中的像素坐标映射到真实世界中的实际坐标。
通过应用图像尺度校正算法，可以将图像中的像素坐标转换为实际物理坐标，实现准确的测量和定位。
标定结果评估：对标定结果进行评估，包括重投影误差的计算和评估。
重投影误差是指将标定后的相机参数应用于标定图像，并计算重投影点与实际点之间的误差。
评估结果可以帮助确定标定的准确性和可靠性。
机器视觉自动标定器工作原理
机器视觉自动标定器工作原理机器视觉自动标定器是一种广泛应用于工业生产中的自动化设备，它可以通过图像处理和算法分析来实现精确的标定和测量。
在工业生产中，准确的标定和测量对于保证产品质量和生产效率至关重要。
机器视觉自动标定器通过自动化的方式，实现了高效、精确、可靠的标定过程。
机器视觉自动标定器的工作原理可以分为以下几个步骤：1. 图像采集：机器视觉自动标定器首先通过摄像头或其他视觉传感器采集需要标定的物体的图像。
采集的图像可以是二维图像，也可以是三维点云。
图像采集的质量和准确性对于后续的标定过程至关重要。
2. 特征提取：机器视觉自动标定器对采集到的图像进行特征提取。
特征可以是物体的边缘、角点、颜色、纹理等。
通过提取图像中的特征，可以减少后续标定过程中的计算量和复杂度。
3. 特征匹配：机器视觉自动标定器将特征提取到的图像特征与已知的模板特征进行匹配。
通过匹配过程，可以确定图像中物体的位置、姿态以及其他重要参数。
特征匹配过程可以使用多种算法，如SIFT、SURF、ORB等。
4. 坐标变换：机器视觉自动标定器在特征匹配后，根据得到的匹配结果，进行坐标变换。
坐标变换过程包括平移、旋转、缩放等操作，将图像中物体的坐标转换到世界坐标系中。
坐标变换的准确性对于后续的标定结果至关重要。
5. 校正：机器视觉自动标定器通过校正过程，对图像进行纠正，消除因摄像头畸变和镜头失真等因素带来的影响。
校正过程可以使用相机标定的方法，通过求解相机的内参数和外参数，将图像从像素坐标转换到真实的世界坐标。
6. 结果输出：机器视觉自动标定器在完成标定过程后，会输出标定结果。
标定结果可以包括物体的位置、姿态、大小等信息。
这些标定结果对于后续的工业生产过程或者其他应用有着重要的意义。
机器视觉自动标定器的工作原理可以概括为图像采集、特征提取、特征匹配、坐标变换、校正和结果输出这几个步骤。
通过自动化的方式，机器视觉自动标定器可以实现高效、精确、可靠的标定过程，为工业生产提供了有力的支撑。
摄像机自标定
对偶 llT ll 0 lrT lr 0
ll [e] x, x 为位于 ll 上的任意一点, 则 lr F,x
则
xT [e]T [e] x 0, xT F TFx 0
则
[e]T [e] F TF
的组成形式
对偶曲线
C K T K 1
KK T
1 2 3 2 4 5
3 5 6
e o
m I e'
l'
n'
o
一些预备知识
基本矩阵的推导及形式
m
Pl
E
X 1
,
m'
PrE
X 1
m KX , m' K (RX T ), T (K 1m' ) T RX
m' T K T [T ] RK 1m 0, m' T Fm 0
F K T [T ] RK 1
F 的秩为2, F在相差一个常数因子下是唯一确定的。 F 可以通过8对图象对应点线性确定。
xl Rxr T
投影关系
则欧几理得空间下的两投影矩阵为:
Pl E K I 0 Pr E K R T
ml
PlE
X 1
K 为摄像机的内参数矩阵
其中 X为空间点, ml, mr 对应于X 的一对图象对应点
mr
PrE
X 1
一些预备知识
对极几何（Epipolar Geometry)
M
N
l
m I
(e' )T Fmi 0
一些预备知识
m'
e'
l' n'
l' Fm m' n'
一些预备知识
《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》
《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，工件识别与定位技术在生产线上扮演着越来越重要的角色。
传统的人工识别与定位方式不仅效率低下，而且易受人为因素的影响。
因此，基于机器视觉的工件识别与定位系统应运而生，其通过计算机视觉技术实现对工件的快速、准确识别与定位，从而提高生产效率和质量。
本文将介绍一种基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现。
二、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括工业相机、光源、工控机等。
其中，工业相机负责捕捉工件图像，光源提供合适的照明条件，以保证图像质量，工控机则负责图像处理和算法运行。
硬件设备需具备高稳定性、高精度和高速度的特点，以满足生产线上的实时性要求。
2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、工件识别和工件定位三个模块。
图像预处理模块负责对原始图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量。
工件识别模块通过训练好的机器学习模型对预处理后的图像进行识别，提取出工件的特征信息。
工件定位模块则根据识别结果，确定工件在图像中的位置信息。
三、算法实现1. 图像预处理图像预处理是工件识别与定位的前提。
本系统采用去噪、二值化、边缘检测等算法对原始图像进行处理，以提高图像质量和特征提取的准确性。
其中，去噪算法用于消除图像中的噪声干扰，二值化算法将图像转化为黑白二值图像，便于后续的特征提取和识别。
2. 工件识别工件识别是本系统的核心部分。
本系统采用深度学习算法训练机器学习模型，实现对工件的快速、准确识别。
具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）对大量工件图像进行训练，提取出工件的特征信息，并建立特征库。
在识别过程中，系统将预处理后的图像与特征库中的特征信息进行比对，找出最匹配的工件类型。
3. 工件定位工件定位是在识别的基础上，确定工件在图像中的具体位置。
本系统采用模板匹配算法实现工件定位。
具体而言，我们首先在特征库中选取与待定位工件相似的模板图像，然后在预处理后的图像中搜索与模板图像相匹配的区域，从而确定工件的位置信息。
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机器视觉之工业相机传统标定与自标定机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取图像信息并计算三维空间中物体的几何信息，以此重建和识别物体。
而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。
在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定。
总的来说，工业相机的标定可以分为传统标定方法和自标定方法两大类。
传统工业相机标定的基本方法是在一定的相机模型下，通过对特定标定参照物进行图像处理，并利用一系列数学变换公式计算及优化，来求取相机模型内部参数和外部参数。
传统的工业标定方法按照标定参照物与算法思路可以分成若干类，如基于3D立体靶标的相机标定、基于2D平面靶标的相机标定、以及基于径向约束的相机标定等。
然而，该方法在场景未知和摄像机任意运动的一般情况下，其标定很难实现。
20世纪90年代初，Faugeras，Luong，Maybank等人首次提出了摄像机自标定方法。
这种自标定法利用摄像机本身参数之间的约束关系来标定，而与场景和摄像机的运动无关，不依赖于标定参照物，仅利用相机在运动过程中周围环境图像与图像之间的对应关系来对相机进行标定。
目前已有的自标定技术大致可以分为基于主动视觉的摄像机自标定技术、直接求解Kruppa 方程的摄像机自标定方法、分层逐步标定法、基于二次曲面的自标定方法等几种。
相机自标定相对于传统方法有更好的灵活性和实用性，通过十多年的不懈努力，理论上的问题已基本解决，目前研究的重点是如何提高标定算法的鲁棒性以及如何很好地用这些理论来解决实际视觉问题。
维视图像VS220双目立体视觉测量系统平台采用双相机或多相机对空间自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度测量，高精度的标定模板、完善的摄像机标定数学模型对标靶特征点进行子像素检测，保证系统的标定精度，为系统的高精度测量提供保证。