相机标定影像拍摄说明共49页文档
相机标定的步骤
相机标定的步骤介绍相机标定是计算机视觉领域中的重要技术之一，用于计算相机的内参数和外参数。
通过相机标定，可以准确地测量3D物体的位置和尺寸，提高图像处理算法的精度和鲁棒性。
本文将介绍相机标定的步骤，包括相机标定的背景知识、标定板的选择和布置、图像采集和提取角点信息、计算相机的内参数和外参数等内容。
背景知识在进行相机标定之前，需要了解以下几个关键概念：1.相机内参数：包括焦距、主点坐标和径向畸变等参数，用于描述相机的成像特性。
2.相机外参数：包括相机的旋转矩阵和平移向量，用于描述相机在三维空间中的位置和姿态。
3.畸变模型：常用的有径向畸变和切向畸变，用来描述相机成像时的畸变特性。
标定板的选择和布置选择合适的标定板非常重要，常见的标定板有棋盘格、圆网格等。
1.棋盘格标定板：优点是结构简单，易于制作和辨识。
缺点是对光照条件和角度较敏感。
2.圆网格标定板：优点是对光照条件和角度不敏感，稳定性较好。
缺点是制作和辨识相对复杂。
无论选择哪种标定板，都需要确保标定板的样式规整、边缘清晰，以及标定板相对于相机位置的固定。
图像采集和提取角点信息进行相机标定前，需要采集一组包含标定板的图像，并从图像中提取出角点信息。
1.图像采集：应尽量保证光照均匀、避免阴影和反光等干扰因素。
拍摄时应覆盖不同姿态、角度和距离的标定板样本。
2.角点提取：利用图像处理算法，提取标定板图像上的角点信息。
常用的算法有Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。
对于每一张标定板图像，需要提取出角点的像素坐标，并与标定板上的物理坐标进行对应。
标定板上的物理坐标可以通过测量标定板尺寸得到。
标定参数计算通过采集的图像和提取的角点信息，可以利用数学模型计算相机的内参数和外参数。
1.内参数计算：通过最小二乘法或非线性优化等方法，根据已知的角点坐标和标定板上的物理坐标，求解出相机的焦距、主点坐标和径向畸变等参数。
2.外参数计算：利用求解PnP问题的算法，根据已知的角点坐标和标定板上的物理坐标，求解出相机的旋转矩阵和平移向量。
摄像机标定 方法
摄像机标定方法摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，主要目的是确定摄像机的内外参数，以便将图像中的像素坐标转换为世界坐标。
摄像机标定有多种方法可供选择，其中包括使用标定物体、使用棋盘格、使用角点等。
下面将详细介绍其中的几种方法。
第一种方法是使用标定物体进行摄像机标定。
该方法需要摄像机拍摄带有已知尺寸的标定物体，例如固定尺寸的棋盘格或标尺。
通过测量图像中标定物体的像素坐标和已知尺寸，可以计算出摄像机的内外参数。
这个过程通常涉及到图像坐标和世界坐标的转换，以及通过最小二乘法进行参数求解。
第二种方法是使用棋盘格进行摄像机标定。
这种方法是比较常用且简单的一种标定方法。
首先，在摄像机拍摄的图像中绘制一个棋盘格，然后使用摄像机内参数和外参数将棋盘格的世界坐标与图像坐标建立对应关系。
通过采集多幅图像并测量每幅图像中的棋盘格角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。
这个过程通常使用角点检测算法来自动检测图像中的棋盘格角点。
第三种方法是使用角点进行摄像机标定。
这种方法也是比较常用的一种标定方法。
和使用棋盘格类似，该方法也是通过摄像机内参数和外参数将角点的世界坐标与图像坐标建立对应关系。
角点通常是由几条直线的交点或者是物体的尖锐边缘。
通过采集多幅图像并测量每幅图像中的角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。
这个过程通常也使用角点检测算法来自动检测图像中的角点。
除了上述几种常用方法，还有其他一些比较新颖的摄像机标定方法。
例如，基于模板匹配的方法可以在不需要标定物体的情况下估计摄像机的内外参数。
这种方法需要摄像机拍摄多幅图像，并在每幅图像中定位模板。
通过比较模板在不同图像中的位置，可以估计摄像机的内外参数。
此外，还有基于结构光的方法和基于手眼标定原理的方法等。
总之，摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，有多种不同的方法可供选择。
使用标定物体、棋盘格、角点等进行摄像机标定是常见的方法。
这些方法可以通过采集多幅图像并测量像素坐标，计算摄像机的内外参数。
halcon单相机标定详细说明
XYZ
方向平移和旋转标定板，采集 18 张图像
图 9 Halcon 三维标定采集图像示例
3、Halcon 的二维标定，只在 XY 平面内平移和旋转标定板，采集 影响提高标定精度
18 张图像，减小 Z 的
实验数据：
方法一 方法二 方法三
图像坐标 X 方向像素物理距离 15.5618um 15.7575um
,
这就使得主点不一定在图像的帧存中心 ,故需要标定 ,,的值。
单个像元的高宽 ????,????，该数据可以在制造商提供的技术文档中查到，但是该数据不是 完全准确的。 单个像元的高宽理论上应该是相等的， 但是由于制造的误差， 两者不可能完全
相等，因此需要根据实际情况对其进行修正。
透镜的畸变失真系数前面讲到理想的透镜成像才满足线性关系
征点提取的算法了。 Halcon 的标定板如图 5 所示，黑色的边框中有阵列分布的原点，在边 框的左上角有个小三角用来确定其旋转的位置。
以 30*30mm 的标定板为例：
黑色原点： 7*7 边框长度： 30*30mm 内边框长度： 28.125mm*28.125mm 黑色原点半径： 0.9375mm 原点中心间距： 3.75mm 裁剪宽度： 30.75*30.75mm
针孔模型是理想透镜的成像模型，但是实际中相机的透镜不可能是理想的模型，透镜形
状的非理想特征造成像点会沿径向发生畸变。一个像点沿径向内缩叫负畸变
,或桶形畸变沿
径向外延叫正畸变 ,或枕形畸变。这种崎变相对于光轴严格对称的
,也是畸变的主要分量 [2] 。
（ X u ,Y u）为矫正后的坐标， （X d ,Y d）是受到镜头失真影响而偏移的像平面坐标，径向 径向畸变模型：
标定的方法从原理上主要分为三大类：线性标定、非线性标定和二次标定。 使用的标定板有棋盘格也有原点阵列，如图 4 所示。
相机标定讲义
中国科学院沈阳自动化研究所
2.5 像机畸变模型——畸变表示 畸变表示
径向畸变D 径向畸变 r 离心畸变D 离心畸变 t 薄棱镜畸变Dp 薄棱镜畸变
Dx = Drx + Dtx + D px Dy = Dry + Dty + D py
中国科学院沈阳自动化研究所
1) 求中间变量
(r11 / t y xwi + r12 / t y ywi + r13 / t y zwi + t x / t y )( sx )(vi v0 ) = (r21 / t y xwi + r22 / t y ywi + r23 / t y zwi + 1)(ui u0 )
(a1 xwi + a2 ywi + a3 zwi + a4 )(vi v0 ) = (a5 xwi + a6 ywi + a7 zwi + 1)(ui u0 )
xci = r11 xwi + r12 ywi + r13 zwi + t x yci = r21 xwi + r22 ywi + r23 zwi + t y
假设条件正确: 假设条件正确
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2.6 两步标定法——第一步
1) 求|ty|
a5 = r21 / t y a6 = r22 / t y a7 = r23 / t y
ty =
1 a +a +a
2 5 2 6 2 7
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2.6 两步标定法——像机模型 像机模型
xui = du (ui u0 )(1 + k1ri )
相机9点标定手册
第一步：放置好标定板，开真空吸稳标定板后设备回零
第二步：启动桌面上的标定程序
第三步：调整好相机图像后，锁紧相机
第四步：切换到“相机标定”页
第五步：点击“加载”
第六步：移动十字靶标到图像中心,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中1第七步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中2第八步：向X+方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中3第九步：向Y-方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中4第十步：向Y-方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中5第十一步：向X-方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中6第十二步：向X-方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中7
第十三步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中8第十四步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中9第十五步：点击“标定测试”
第十五步：点击“保存标定”
第十六步：点击“加载”
第十七步：切换到“相机参数”页核对坐标是否一致。
相机标定
Based on reflector column：基本思想：在一个场景中的一个垂直柱面上，设置由许多反射目标组成的试验区域。
下图显示的是在桥桩上贴反射片的例子。
目标应该(1)覆盖照相机的垂直视场；(2)在深度上有一定的变化。
也就是说，反射体不能被放置在和照相机主轴正交的平面内。
右图显示的是反射片覆盖在一个视场范围内的垂直带上的照相机图像。
The image below shows an indoor scene with9下面图像显示的是一个室内场景，在大约3m的距离内的一个柱体上分布了9个反射片，在大约8m的距离内有7个反射片，在大约相距13m处有一个反射片。
通过一次闪光拍摄，所有目标都可以在一幅图像中清晰显示出来。
单个校准视场，不能精确确定照相机校准参数。
但是因为照相机是固定在扫描仪的旋转部分上的，可以记录下一系列的图像，并且从所有图像上提取出的反射标靶覆盖了照相机的整个视场，由此能给出一个非常好的校准视场。
通常校准视场是通过全站仪进行测量的。
因为激光扫描仪通过进行精密扫描（像结点扫描），能够在它自身坐标系统中提供高精度的标靶位置，因此不需要用全站仪进行测量。
因此如上面所描述的，通过放置许多标靶，可设置一个试验视场，将顶部固定有照相机的扫描仪，放置在试验视场前面，开始一个新的校准任务。
Creating the new camera-calibration-task：创建一个新的照相机校准任务在一个现存的工程（Project）中建立一个新的照相机校准任务或首先创建一个新的工程。
可通过在CAMERA节点上点击右键，从菜单中选择新的校准（反射柱面）。
你将被提示选择一个初始照相机校准和一个初始的Mounting校准。
可以从下拉列表中选择或从其他工程中导入calibration（举例来说，默认的工程――在设置RiSCAN PRO时可以拷贝过来）。
这个校准用于任务的初始化。
初始校准越准确，数据采集越简单，整个校准任务也越快。
(2024年)康耐视相机标定及设置ppt课件
通过与其他标定方法进行对比实验，分析康耐视相机标定的优势 和不足，为用户提供更全面的评估参考。
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实际应用场景举例
2024/3/26
工业检测
在工业生产线上，利用康耐视相机进行产品检测和质量控 制。通过精确的相机标定，可以提高检测的准确性和稳定 性。
机器人视觉导航
在机器人自主导航系统中，利用康耐视相机获取环境信息 。通过相机标定，可以提高机器人对环境感知的准确性和 鲁棒性。
算得到的相机内外参数进行优化，提高标定精度。
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优化标定结果
1 2
重投影误差分析
将计算得到的相机内外参数应用于标定图像，计 算重投影误差并分析其分布情况，以评估标定结 果的准确性。
参数调整与优化
根据重投影误差分析结果，对相机内外参数进行 微调或重新优化，以进一步提高标定精度。
结果验证与保存
3
将优化后的相机内外参数应用于实际拍摄的图像 中，验证其准确性和稳定性，并将结果保存以便 后续使用。
提取角点信息
使用图像处理算法提取标定图片 中的角点信息，为后续计算提供 数据。
计算相机参数
基于张氏标定法和非线性优化方 法，计算相机的内外参数及畸变 系数。
准备标定板
制作高精度棋盘格标定板，格子 大小和数量需满足标定要求。
2024/3/26
验证标定结果
使用标定得到的参数对另一组标 定图片进行处理，观察处理结果 是否符合预期，以验证标定结果 的准确性。
标定板类型
根据标定需求选择合适的标定板 类型，如棋盘格标定板、圆点标 定板等。
标定板尺寸
根据相机视场和标定需求选择合 适的标定板尺寸，确保标定板在 相机视野内清晰可见。
2024/3/26
红外相机的标定
红外相机的标定
一、红外相机标定目的:
是为了准确获取红外图像中的温度信息，并将像素值转换为实际温度值。
二、红外相机的标定过程:
1.获取参考温度源:使用已知温度的参考源(如黑体辐射源或热电偶)来提供已知温度值。
确保参考源的温度稳定且准确。
2.摄像头几何标定:使用摄像头的几何信息，例如内参(相机的焦距、主点坐标等)和外参(相机的位置、姿态等)，进行摄像头的几何标定。
这可以通过使用标定板或特定的标定物体来进行相机标定。
3.热成像摄像头与可见光相机的对准:如果系统中同时使用了热成像摄像头和可见光相机，需要对它们进行对准。
这可以通过使用特定的校准板或特征点匹配等方法实现。
4.热象素灰度和温度的关系建模:通过采集热成像摄像头的图像数据，并结合已知温度源的温度值，建立热象素灰度和温度之间的关系模型。
这可以使用多项式拟合、线性回归或其他数学模型进行。
5.温度校准:使用已知温度的参考源和建立的灰度-温度模型，对摄像头的图像进行温度校准。
根据模型，将每个像素的灰度值转换为实际温度值。
6.非均匀性校正:红外热成像摄像头可能存在非均匀性响应，即不同区域的相同温度物体可能显示不同的灰度。
为了校正这种非均匀性，可以采用校正算法，如校正矩阵、校正系数或场景拍摄。
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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相机标定影像拍摄说明
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真6、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子