相机标定方法

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(完整版)张正友相机标定法

(完整版)张正友相机标定法


0 0 1
设H矩阵中第i列的向量为 hi hi1 hi2 hi3 T
带入到 h1T AT A1h2 0 中有:
hiT B hj vijT b
解得: vij hi1hj1 hi1hj2 hi 2hj1
hi2h j 2
hi3hj1 hi1hj3
0
x0 x'
y0


y'
z0 1


z'
1

R r1 r2 r3
T (t1, t2 , t3 )T
r12 r22 r32 1 r1 • r2 r2 • r3 r3 • r1 0
x

y z

R 0
1
x'
T 1

y' z'

1

图像数字化
O1 在 u, v 中的坐标为 u0, v0
象素在轴上的物理尺寸为 dx, dy
V
Yd
Affine Transformation :
u

u0

xd dx

yd
cot
dx
v

v0

dy
yd sin

齐次坐标形式:
v0
张正友相机标定方法
曲峰
2020/2/16
1 相机畸变
镜头畸变实际上是光学透镜固有的透视失真的总称
枕形畸变:又称鞍形畸变,视野中边缘区域的放大率远大于光轴中心附近 区域放大率。常出现在远摄镜头中。
桶形畸变:同枕形相反,视野中光轴中心附近区域放大率远大于边缘区域。 常出现于广角镜头和鱼眼镜头。

有哪些相机标定的方法

有哪些相机标定的方法

有哪些相机标定的方法
一、基于投影矩阵的标定法
投影矩阵法是最传统的一种标定方法,是根据投影机的几何模型,引入投影方程,用投影矩阵对相机参数进行标定的方法。

它的优点是,标定结果可以得到较高的精度,而且对图像没有任何偏置。

二、基于半误差的标定方法
半误差法是一种比较新的标定方法,它提出了相机参数可以从一组测量点(即半误差的形式)中估计出来的想法。

它的优点是基于实验数据,更容易操作,而且能够从一组测量点中更准确地估计出相机参数。

三、基于深度学习的标定方法
深度学习是近年来发展较快的一个领域,它可以从图像中学习和提取特征,并将其应用于复杂的相机标定任务中。

它的优点是可以从图像中直接提取特征,而不需要手动生成正确的模型,从而大大减少了编程复杂度。

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相机几何标定方法

相机几何标定方法

相机几何标定方法
1. 嘿,你知道吗?相机几何标定方法之一就是张正友标定法哦!就好像给相机戴上了一副超级精准的眼镜,让它能看清这个世界的每一个角落。

比如你想拍一个小小的玩具,通过张正友标定法,就能让玩具的每个细节都清晰呈现,是不是很神奇呀?
2. 哇塞,还有棋盘格标定法呢!这就像是相机的秘密武器呀。

想象一下,把那棋盘格放在那里,相机就能通过它找到自己的定位,然后拍出超棒的照片。

就像你根据地图找到宝藏一样,棋盘格就是相机的宝藏地图,酷不酷?
3. 嘿呀,直接线性变换标定法也很厉害呢!它就如同给相机安装了一个精准的导航系统,能够指引相机拍出最完美的画面。

比如你拍一座大楼,它能让相机准确找到最佳角度,把大楼的雄伟展现得淋漓尽致,这可太牛啦!
4. 还有自标定法哦!这简直就是相机的自我探索之旅呀。

它不用借助其他外在的东西,自己就能慢慢摸索出怎么来标定。

就好像一个勇敢的探险家,自己在未知的领域探索出正确的道路,是不是很了不起?
5. 哇哦,圆形标定法也是有意思得很呢!相机通过识别那些圆圆的东西来校准自己,就好比我们通过认路牌找到目的地一样。

你想想看,当相机通过这些圆形准确找到拍摄的方向,多有意思呀!
6. 最后呀,Bundle 调整标定法也不能落下呀!它就像是一个神奇的魔术棒,能让相机的标定效果达到最佳。

就如同一场精彩的魔术表演,最后呈现出令人惊叹的效果,你能不期待吗?
在我看来呀,这些相机几何标定方法都各有各的神奇之处,它们能让相机变得更强大,为我们拍出更多精彩的照片!。

相机标定法

相机标定法

相机标定法
相机标定法是一种用于确定相机内部参数和外部参数的方法。

相机内部参数包括焦距、主点位置、畸变等,而相机外部参数则包括相机在三维空间中的位置和方向。

相机标定法的主要目的是为了提高相机的测量精度和准确性。

相机标定法的基本原理是通过对已知空间点的三维坐标和对应的二维图像坐标进行匹配,来确定相机的内部参数和外部参数。

在实际应用中,通常需要使用多个不同的空间点来进行标定,以提高标定的精度和可靠性。

相机标定法的具体步骤包括以下几个方面:
1. 收集标定数据:首先需要收集一些标定数据,包括已知空间点的三维坐标和对应的二维图像坐标。

这些数据可以通过特殊的标定板或者其他标定工具来获取。

2. 计算相机内部参数:通过对已知空间点的三维坐标和对应的二维图像坐标进行匹配,可以计算出相机的内部参数,包括焦距、主点位置、畸变等。

3. 计算相机外部参数:在已知相机内部参数的情况下,可以通过对已知空间点的三维坐标和对应的二维图像坐标进行匹配,来计算出相机在三维空间中的位置和方向。

4. 验证标定结果:最后需要对标定结果进行验证,以确保标定的精度和可靠性。

这可以通过对新的空间点进行测量和计算来实现。

相机标定法在计算机视觉、机器人视觉、虚拟现实等领域中得到了广泛的应用。

通过对相机进行标定,可以提高相机的测量精度和准确性,从而为这些领域的应用提供更加可靠的基础。

相机标定方法及技巧分析

相机标定方法及技巧分析

相机标定方法及技巧分析相机标定是计算机视觉领域中的一项重要技术,它通过矫正相机的非线性畸变和确定相机的内部参数和外部参数,从而提高图像处理和计算机视觉应用的精度和稳定性。

本文将对相机标定的方法和技巧进行详细的分析。

1. 相机标定的基本概念相机标定是指确定相机的内参和外参的过程。

其中,内参包括相机的焦距、主点坐标等;外参包括相机在世界坐标系中的位置和朝向。

这些参数在计算机视觉任务中被广泛应用,例如三维重建、目标跟踪等。

2. 相机标定的方法2.1 标定板法标定板法是目前最常用的相机标定方法之一。

这种方法需要使用一张按照特定规则划分的标定板,在不同的位置和姿态下拍摄多张图像。

通过分析这些图像中的标定板特征点,可以计算出相机的内参和外参。

2.2 归一化法归一化法是一种基于对极几何原理的相机标定方法。

它利用多张不同角度的图像中的相应点的对极约束关系,对相机进行标定。

与标定板法相比,归一化法不需要使用特定的标定板,只需要提供多张具有对应点的图像。

2.3 Kalibr方法Kalibr是一种利用轴承约束进行相机标定的方法。

它通过观察相机在不同角度下对于静态目标的旋转轴承约束,估计相机的内参和外参。

这种方法相对于其他方法,对于非刚性场景和动态场景有更好的鲁棒性。

3. 相机标定的技巧3.1 图像采集要求为了获得准确的相机标定结果,图像采集的质量至关重要。

首先,要确保标定板或特征点在图像中有足够的分辨率。

其次,应避免过曝光和欠曝光的情况,保证图像的亮度均匀。

此外,还需要采集不同角度和距离下的图像,以获得更全面的标定数据。

3.2 标定板的选择对于标定板法,标定板的选择也对标定结果有一定影响。

传统的标定板通常是黑白棋盘格或由黑白相间的圆点组成的棋盘格。

近年来,还出现了更加精确和稳定的标定板,例如纹理丰富的标定板和带有激光二维码的标定板。

选择合适的标定板可以提高标定的精度和鲁棒性。

3.3 多角度标定为了获得准确的相机标定结果,通常需要在多个角度下对相机进行标定。

工业相机标定总结

工业相机标定总结

工业相机标定总结1. 引言工业相机标定是指通过一系列的计算和校正过程,将相机图像中的像素坐标映射到世界坐标系中,从而实现像素与物理距离的转换。

标定的准确与否直接影响到工业相机在机器视觉领域的应用效果。

本文将对工业相机标定的基本原理、常用方法以及注意事项进行总结和介绍。

2. 工业相机标定原理工业相机标定的基本原理是通过建立相机的内部参数矩阵和外部参数矩阵来描述相机成像过程。

内部参数矩阵包括焦距、主点位置和畸变等参数,外部参数矩阵包括相机位置和姿态等参数。

3. 工业相机标定方法3.1 板点标定法板点标定法是工业相机标定中最常用的一种方法。

该方法需要将一个特制的标定板放置在相机视野范围内,并测量标定板上的特定点在相机图像中的像素坐标。

通过对比测量的像素坐标和实际世界坐标,可以计算出相机的内外参数矩阵。

3.2 立体相机标定法立体相机标定法是用于双目视觉系统的标定方法。

该方法需要使用两个相机同时获取同一场景的图像,并测量两个相机图像中的对应点坐标。

通过计算这些对应点的像素坐标和实际世界坐标之间的关系,可以得到相机的内外参数矩阵。

3.3 灰度平面标定法灰度平面标定法是一种利用灰度信息进行相机标定的方法。

该方法通过将相机对准一个具有均匀灰度分布的平面,然后采集平面上的图像,并计算图像中的像素坐标和实际世界坐标之间的映射关系,从而得到相机的内外参数矩阵。

4. 工业相机标定注意事项4.1 标定板选择在进行板点标定法时,选择一个合适的标定板非常重要。

标定板应具有清晰的边缘和特定的点,以便于测量像素坐标。

此外,标定板的大小和形状也需要根据相机的视野范围进行选择。

4.2 图像采集条件在进行工业相机标定时,需要注意图像采集条件的统一性。

例如,光线条件应保持一致,摄像机的设置参数如曝光时间、增益等也应一致。

这样可以避免在标定过程中的误差。

4.3 数据处理和优化在获取到相机的内外参数矩阵后,还需要对数据进行处理和优化。

通常可以采用非线性优化算法对标定结果进行优化,以提高标定的准确性。

相机标定拍摄方法

相机标定拍摄方法

相机标定拍摄方法相机标定是计算机视觉中的重要任务,它主要是通过确定相机的内部参数和外部参数来将图像中的物体从二维图像坐标变换到三维世界坐标,从而实现对物体的精确测量和三维重构。

相机标定的关键是通过拍摄特定的标定板或者标定物体来获取一组已知的图像特征点,并利用这些特征点进行参数估计。

以下是一种常见的相机标定拍摄方法,包括准备工作、标定板的选择、图像采集、特征提取和参数估计等步骤。

准备工作:1.确保相机处于稳定的状态,并解除相机上的自动设置,如自动对焦、自动曝光和自动白平衡等。

2.准备一个标定板或者标定物体,要求表面上具有明显的特征,如棋盘格、圆点阵列或灰度平面等。

3. 安装相机标定软件或库,如OpenCV,以便进行后续图像处理和参数估计。

标定板的选择:1.标定板的尺寸应该足够大,以填满相机视野中的大部分区域。

2.标定板的形状和特征应该容易检测和提取。

3.标定板的材质和颜色应该与实际应用场景保持一致,以确保标定结果在实际应用中的准确性。

图像采集:1.将标定板放置在相机视野内,确保标定板平面与相机成像平面平行。

2.对相机进行适当的调整,以使标定板的特征点在图像中呈现出良好的分辨率和对比度。

3.拍摄一系列包含标定板的图像,尽量覆盖不同的角度、距离和姿态。

特征提取:1.对于棋盘格标定板,利用图像处理算法提取棋盘格角点,得到图像中的特征点坐标。

2.对于其他类型的标定板,如圆点阵列或灰度平面,同样利用图像处理算法提取特征点坐标。

参数估计:1.利用提取到的图像特征点坐标和已知的标定板或物体的实际尺寸,进行相机内部参数的估计,如焦距、畸变系数和主点偏移等。

2.利用估计的相机内部参数和图像特征点坐标,进行相机的外部参数估计,如相机位置和姿态。

相机标定的最终目标是得到精确的相机内外参数,以便在应用中实现准确的物体测量和三维重构。

标定结果可以用于矫正图像畸变、进行物体测量和姿态估计等任务。

需要注意的是,相机标定过程中的数据采集和图像处理需要一定的专业知识和经验。

相机移动的标定方法

相机移动的标定方法

相机移动的标定方法
在进行相机移动的标定时,通常会采用多种方法来获取相机的内部和外部参数。

其中,常用的方法包括:
1. 标定板法,这是最常见的相机标定方法之一。

通过在标定板上放置已知尺寸的黑白格子或特定图案,然后对相机拍摄标定板的图像进行分析,从而确定相机的内部和外部参数。

2. 视觉里程计法,这种方法利用相邻图像之间的像素位移来估计相机的运动轨迹,进而推导出相机的外部参数。

这种方法通常用于移动机器人和自主驾驶车辆等领域。

3. 结构光法,结构光法利用投射器将特定图案投影到场景中,然后通过相机拍摄投影的图案,从而计算出相机的内部参数和场景的三维结构。

4. 惯性测量单元(IMU)辅助法,这种方法结合了惯性传感器和相机图像,通过融合惯性测量和视觉信息来估计相机的运动和姿态。

相机移动的标定方法在不同的应用场景中有着各自的优缺点,选择合适的方法取决于具体的需求和限制条件。

随着计算机视觉和机器人技术的不断发展,相机标定方法也在不断演进和完善,为各种应用提供了更加精准和可靠的相机定位和姿态估计技朋。

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摄像机标定的方法和具体的步骤
1.理想的摄像机成像模型
在不考虑畸变的情况下,建立如图所示的摄像机模型。

物体到图像之间的转化,经历了下面四个坐标系的转换:
1.三维世界坐标系
O X Y Z
w w w w
这是基于不存在误差的基础上建立的坐标系,是一个理想的模型。

这是后两个模型
的参考,可以作为对比的基础。

2.摄像机坐标系Oxyz
该坐标系的原点是摄像机的光心,CCD像平面到原点的距离为f,即理想成像系统
的有效焦距,坐标系的轴与光轴重合。

3.摄像机图像坐标系'O XY
O,X轴、该二维坐标系定义在CCD像平面上,其中光轴与像平面的交点定义为原点'
Y轴分别平行于x、y轴。

4.计算机像平面坐标系Ouv
在这一坐标系中,原点在图像的左上角。

这是一个建立在CCD像平面中的二维坐标
系,u轴和v轴组成坐标系,前者为水平轴,后者为垂直轴,方向向右、向下。

上面我们讨论的四个坐标系中,只有最后一个坐标系的单位是像素。

前三者的单位
都是毫米。

一被测点P,其三维坐标为(x,y,z)
,摄像机坐标系为(x,y,z),其经过拍摄后,
w w w
在摄像机图像坐标系中的坐标为(X,Y),最后得到计算机像面坐标系的坐标(u,v),这四步的变换过程如下图所示:
一、刚体变换(从世界坐标系到摄像机坐标系)
在刚体变换过程中世界坐标系中的一点到摄像机坐标系中的点,可以由一个旋转矩阵R以及一个平移矩阵t来描述,则存在如下刚体变换公式:
其中R为3X3的旋转矩阵(),t是一个三维平移向量,化为其次坐标形式有:
二、透视投影(相机坐标系到理想图像物理坐标系)
根据针孔模型下透镜成像焦距f,物距u和相距v的关系,以及下图可得:(注意此时的点M是摄像机坐标系的点)
y是理想图像物理坐标系坐标)将上面的关系式化成其次坐标式为:(注意:x,
u u
三、畸变校正
在上面所有的坐标系公式推导的过程中,我们遵循的是线性摄像机模型,但是实际的摄像机由于镜头制作工艺等原因,使摄像机获取的原始图像是含有畸变的,畸变的图像的像点、投影中心、空间点不存在共线关系,所以如果要想直接运用线性模型来描述三维世界空间的点与像点之间的关系,必须先对畸变的图像进行校正。

畸变模型矫正公式为:
y为针孔线性模型计算出来的图像点坐标的理想值,(x,y)是实际的图像点的坐(x,)
u u
δδ是非线性畸变值,它与图像点在图像中的位置有关。

标,,
x y
1.径向畸变
径向畸变是由于镜头形状缺陷造成的,分为桶形畸变和枕形畸变,如下图所示:
下面公式是忽略了高阶项的径向畸变模型函数:
2.切向畸变
径向畸变是由于光学系统存在不同程度的偏心,即透镜组的光学中心不是完全在一条直线上,这样的缺陷造成了透镜的偏心畸变。

下面公式是忽略了高阶项的切向畸变模型函数:
3.薄棱镜畸变
薄棱镜畸变产生的原因是由于透镜在设计制造安装的过程中的工艺造成的,下面公式是忽略了高阶项的薄棱镜畸变模型函数:
故由上面的式子得出我们的畸变校正函数模型如下:
透过畸变校正函数模型,可知上式分别是径向畸变、切向畸变和薄棱镜畸变校正函数模型组成,其实有12,1212,,,,k k p p s s 共6个非线性畸变系数。

四、数字化图像(理想图像物理坐标系到图像像素坐标系)
图像物理坐标系的原点,也即光轴与像平面的交点在理想情况下应该是位于图像的中心点,但是由于相机制造方面的原因,一般都是有偏离,只不过是镜头的制造工艺高低而偏离不同尺度而已,若图像物理坐标系(x,y)原点在图像坐标系(u,v)中的坐标为00(u ,v ),像面上每一个像素点在x 轴,y 轴方向上的物理尺寸为d ,d x y ,则图像中任意一个像素在两个坐标系中满足如下关系:(注意每个物理像素都是有物理尺寸的,并且注意由于工艺原因每个像素点是一个长方形,并不是一个严格的正方形)
化为齐次坐标与矩阵形式为:
由式3、5和12 可以得到一个三维空间坐标点到实际图像像素坐标点的映射,如下:
12,M M 分别是摄像机标定的内外参数,其中1M 为相机的内参数,2M 为外部参数,包括旋转矩阵和平移矩阵。

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