Kinect深度图与RGB摄像头的标定与配准

最新推荐文章于 2025-05-11 16:05:09 发布
最新推荐文章于 2025-05-11 16:05:09 发布
阅读量6.5w 收藏 386
点赞数 64
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI and Image Processing Kinect 计算机视觉 文章标签： 摄像头 标定 Kinect 深度图 配准
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AIchipmunk/article/details/9264703
本文详细介绍了如何将Kinect的深度图与第三方RGB摄像头进行标定和配准。首先，固定好Kinect和摄像头的位置，然后分别对RGB和深度摄像头进行标定，计算出各自的内参。接着，通过获取同一场景下的外参矩阵，计算出两个坐标系之间的旋转和平移矩阵。最后，通过测试验证了配准的精确性，可以实现深度图与RGB图的精准匹配。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

自从有了Kinect，根据深度图提取前景就非常方便了。因此出现了很多虚拟现实、视频融合等应用。但是，Kinect自身的RGB摄像头分辨率有限，清晰度也不及一些专业摄像头，因此有了用第三方摄像头代替Kinect摄像头的想法。现在的问题是，如何将Kinect的深度图与第三方摄像头的RGB图像对准？

我们知道，当使用Kinect的RGB时，有方便的MapColorCoordinatesToDepth()和MapDepthCoordinatesToColor()方法可以使用，这些函数将深度图和RGB对准到一起，从而可根据深度图准确的提取出RGB中的前景。但打算使用第三方摄像头时，这些函数都没有用了，它们不可能知道我们所用摄像头的参数以及空间位置，因此只能靠自己标定的方法解决这一问题。

在标定之前，先要固定好Kinect和摄像头的位置，让深度摄像头和RGB摄像头的像平面尽量平行，距离也不要隔得太远，就像下面这样（做得很丑，请见谅-_-!!）：

 

一、RGB摄像头的标定

RGB摄像头的标定想必大家都很熟悉，最常用的就是棋盘法。用待标定的摄像头拍摄多幅不同视角下的棋盘图片，将这些图片扔给OpenCV或Matlab，从而计算出该摄像头的内参以及对应于每一幅图像的外参。这里就写写我在标定过程中的一些感受和经验吧。

1、标定所用的棋盘要尽量大，至少要有A3纸的大小；

2、棋盘平面与摄像头像平面之间的夹角不要太大，控制在45度以下；

3、棋盘的姿势与位置尽可能多样化，但相互平行的棋盘对结果没有贡献；

4、用于标定的图片要多于10张；

5、注意设置好摄像头的分辨率，长宽比最好和深度图的相同，比如1280x960（4:3）。

以下是一些用于标定的样图：

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Kinect深度图与摄像头RGB的标定与配准(文末总结不容错过)
Learning by doing
11-11 1万+
作者原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/aichipmunk/article/details/9264703 自从有了Kinect，根据深度图提取前景就非常方便了。因此出现了很多虚拟现实、视频融合等应用。但是，Kinect自身的RGB摄像头分辨率有限，清晰度也不及一些专业摄像头，因此有了用第三方摄像头代替Kinect摄像头的想法。现在的问题是，如何将Kinect的深度...
ROS学习笔记（七）：kinect内参数的标定
George
03-09 2808
在标定之前，需要确保ROS中安装有OpenNI驱动包和相机标定包，同时下载一个标准的6X8的棋盘格，如下图： 标定步骤： 1、运行下边指令启动OpenNI驱动包，同时开启Kinect的RGB和深度图像流： roslaunch openni_launch openni.launch 2、在camera_calibration功能包中运行cameralibrator.py 文件来启动相机标定程序，...
Kinect：体感交互开发实践指南
最新发布
weixin_34618526的博客
05-11 1205
Kinect作为微软开发的一款先进的自然用户界面设备，其硬件组成是实现其各项功能的基础。本章节将为你概述Kinect的硬件组成。Kinect SDK是一套软件开发工具包，它提供了完整的应用程序接口（APIs），使得开发者可以在多种平台上创建交互式应用程序，使用Kinect传感器捕捉和处理深度信息、视频和音频数据。本节将深入探讨Kinect SDK的设计理念和组件划分，以及其中的关键模块功能。语音识别技术是一种将人类语音转化为可读文本或命令的计算机技术。
超强实操！手把手教学Kinect深度图与RGB摄像头的标定与配准
3D视觉工坊
03-31 5963
作者 | aipiano @优快云编辑 | 3D视觉开发者社区导读Kinect作为微软推出的XBOX360体感周边外设，具有获取深度信息的能力。但由于Kinect自身RGB摄像头分辨率有限，其清晰度也略低，对于较高要求的开发者来说不够适用。因此，很多开发者都会使用第三方摄像头代替Kinect摄像头，但是二者之间如何配准一直是个问题。本篇就“如何将Kinect的深度图与第...
kinect标定
3D Vision
03-18 6568
http://graphics.stanford.edu/~mdfisher/Kinect.html Kinect The Kinect is an attachment for the Xbox 360 that combines four microphones, a standard RGB camera, a depth camera, and a motoriz
Kinect相机标定
03-26
非常详细的介绍Kinect相机的标定过程，是学习各种相机标定的参考材料。里面介绍了标定的原理标定的棋盘等。
基于Kinect深度图像的三维重建
10-16
Kinect传感器是微软推出的一种主动式三维重建技术设备，它包含一个RGB彩色摄像头和一个3D结构光深度信息感应器，由红外发射器和红外CMOS摄像机组成。在使用前，需要对Kinect进行标定，获取其内外参数，以便于将真实...
kinect2深度图对齐以及三维坐标的计算
coldplayplay的博客
04-02 9103
1. kinect2 深度图与彩色图对齐 IDepthFrame*frame1; hResult = depthreader->AcquireLatestFrame(&frame1); Mat depth_16bit(424, 512, CV_16UC1);//深度数据，需要赋值，这里假设已赋值 Mat color(height, width, CV_8UC4);//彩色图，需...
kinect v2 相机标定
weixin_48850612的博客
12-15 3993
目录 ubuntu删除命令 相机标定 一些快捷键 准备工作 详细步骤 ubuntu删除命令 ubuntu中删除命令一般使用rm，但是rm误删之后，想恢复比较麻烦，所以在这里介绍另外一种删除方法，trash，文件删除是放到回收站，这样误删之后还有挽回的机会 trash删除是将文件删除到回收站中，但是trash不是自带的命令，需要使用 sudo apt-get install trash-cil 来安装trash。 使用方法：trash[选项].. 文件.. 删...
Kinect相机标定（camera_calibration）
YiYeZhiNian的博客
01-15 2453
Kinect_v1的相机标定这里我使用的是ROS中的标定工具，具体的参考可以参考ros.wiki官方资料。 1、连接相机 相机驱动在上一章中已经写了，过程其实很简单，安装两个ROS的资源包就可以了。 2、启动标定工具 启动标定包： 这个是启动相机的 roslaunch openni_launch openni.launch 这是是启动标定程序的： rosrun camera_calibration cameracalibrator.py image:=/camera/rgb/image_raw camer
Kinect 相机实时标定
leo-wkd的博客
08-02 2398
安装功能包 rosdep install camera_calibration 运行功能包 首先标定RGB相机 rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.025 image:=/camera/rgb/image_color camera:=/camera/rgb size 8x6：...
Kinect2的标定
Mantana的博客
02-26 698
网址：https://github.com/code-iai/iai_kinect2/tree/master/kinect2_calibration#calibrating-the-kinect-one 1、降帧：rosrun kinect2_bridge kinect2_bridge _fps_limit:=2（2帧） 2、创建文件夹用于储存标定数据：mkdir ~/kinect_cal_data; cd ~/kinect_cal_data 3、准备好标定板chess5x7x0.03 4、记录彩色摄像机数
azure kinect标定文件_kinect2的标定
weixin_32745019的博客
12-31 560
我用的是ubuntu14.04LTS,ROS 版本是indigo,kinect v2,我是用双系统装的ubuntu,关于怎么使用安装kinect2的安装以及使用的都在github上有着详细的说明Kinect2 开源驱动：libfreenect2kinect2--> ros的bridge：iai_kinect2安装安装libfreenect2，这个libfreenect2据说是它的驱动包，希望...
Kinect2.0相机标定
qq_40791099的博客
06-22 7841
我搜相机标定的时候有很多种方法，小白也不知道哪一个能用有用，感觉乱七八糟的，这个总结的很好Kinect2的标定和图像配准，我选的最简单的用matlab计算的。 下面是一些需要知道的基础知识，更好的操作和理解一些步骤吧（摘抄自上面那个博客） 相机结构 需要标定的参数： 标定方法和工具： 操作 参考：Kinect深度图与RGB摄像头的标定与配准（主要是参考的彩色相机的标定，还有最后对齐部分，红外相机看不太懂，我直接就拍了照片放在matlab里计算了） 棋盘格下载 标定彩色摄像头 目的：获得彩色摄像头内参
kinect相机标定参考教程
yinxingtianxia的博客
05-10 5710
http://wiki.ros.org/openni_launch/Tutorials/IntrinsicCalibrationhttp://wiki.ros.org/camera_calibrationhttps://blog.youkuaiyun.com/zkl99999/article/details/49307703
kinect和联想E460自带相机标定
DavidHan008
01-16 2440
我打算用MATLAB进行标定 我在Ubuntu14.04下安装MATLAB 参考博客： http://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/5649078.html 在这个问题当中遇到的问题： 这个地方我是做不出来，后来又找了找资料 tip: 快速打开system monitor 的命令：$ gnome-system-monitor 然后显示挂载点之后，进入安
【小贪】Kinect V2相机标定、图像获取、图像处理（Python）
打瞌睡_的博客
03-24 1742
对Kinect V2相机标定。
视觉SLAM RGB图像与深度图像的匹配 的流程
03-30
<think>好的，我需要回答用户关于视觉SLAM中RGB图像与深度图像匹配流程的问题，以及如何实现对齐。首先，我需要回忆视觉SLAM的基本流程，特别是RGB-D相机的处理步骤。 用户提到了引用中的内容，其中引用[1]提到了Continuous Scale-Space Direct Image Alignment，这可能与直接法图像对齐有关。引用[2]提到单色关键点的处理和三角测量，引用[3]涉及RGBD转点云的方法。需要将这些信息整合到回答中。 首先，视觉SLAM中RGB-D相机的优势在于能够直接获取深度信息，所以流程可能包括数据获取、预处理、传感器标定、时间同步、空间对齐、特征提取与匹配、位姿估计、点云融合等步骤。其中对齐可能涉及空间上的配准和时间同步的问题。 传感器标定部分，需要将RGB和深度相机的内参和外参对齐，这可能需要标定方法如张正友标定法。时间同步是因为两传感器可能不同步，导致数据的时间戳不一致，需要插值或同步处理。空间对齐可能涉及坐标变换，将深度图映射到RGB图像的坐标系中，或者相反。这里可能用到深度图的配准，比如通过内参矩阵将深度转换为点云，再投影到RGB坐标系。 然后，直接法或特征法的对齐方法。直接法如引用[1]提到的连续尺度空间直接图像对齐，可能通过最小化光度误差来优化位姿。特征法则如ORB特征提取和匹配，但引用[2]提到单色关键点可能无法找到立体匹配，这时候可能需要其他方法，比如使用深度信息辅助。深度图的有效性检查也很重要，比如处理缺失或噪声的深度值。 点云生成部分，如引用[3]所述，将RGB和深度图转换为点云，可能需要使用PCL库中的函数，将每个像素的深度转换为3D坐标，并赋予颜色信息。这部分需要正确的内参矩阵，比如fx, fy, cx, cy等参数。 在位姿估计中，可能需要ICP或直接法，结合RGB和深度信息。比如ICP匹配点云，或者直接法优化光度误差，同时考虑深度数据。此外，深度信息可以帮助解决尺度问题，这在单目SLAM中是个难题，但RGB-D相机直接提供了尺度信息。 最后，点云融合和优化，比如使用体素滤波或TSDF进行三维重建，同时后端优化位姿图，提高整体一致性。 可能的相关问题包括标定方法、直接法与特征法的区别、如何处理深度噪声、点云生成步骤，以及时间同步的方法等。需要确保这些问题与用户的问题相关，并且基于引用的内容适当引用。</think>视觉SLAM中RGB图像与深度图像的匹配流程主要分为数据对齐、时空同步、特征融合三个核心环节，以下是具体实现步骤： ### 一、传感器标定与数据预处理 1. **内参标定** 通过张正友标定法获取RGB相机内参矩阵$K_{rgb}$和深度相机内参矩阵$K_{depth}$，标定参数包括焦距$(f_x,f_y)$和主点$(c_x,c_y)$，确保两个传感器的像素坐标系对齐[^3]。 2. **外参标定** 计算深度相机到RGB相机的刚性变换矩阵$T_{depth}^{rgb}=[R|t]$，建立两个坐标系的空间映射关系。使用标定板采集对应点云数据，通过ICP算法优化外参。 ### 二、时空同步策略 1. **硬件同步** 采用硬件触发信号确保RGB和深度传感器曝光时刻同步，误差控制在毫秒级。 2. **软件插值** 对异步采集的数据（如Kinect v2）通过时间戳线性插值补偿，建立对应关系： $$t_{rgb} = t_{depth} + \Delta t_{offset}$$ ### 三、深度图空间对齐 1. **坐标映射** 将深度图像素$(u_d,v_d)$映射到RGB坐标系： $$ \begin{bmatrix} x\\ y\\ z \end{bmatrix} = K_{rgb} \cdot T_{depth}^{rgb} \cdot (K_{depth}^{-1} \cdot \begin{bmatrix} u_d\\ v_d\\ 1 \end{bmatrix} \cdot z_d) $$ 其中$z_d$为深度值[^3]。 2. **深度有效性检测** 过滤无效深度值（如0值或超出量程），对空洞区域使用双边滤波进行修补。 ### 四、特征融合与位姿估计 1. **直接法对齐** 采用连续尺度空间直接图像对齐(Continuous Scale-Space Direct Image Alignment)[^1]： $$ \min_{\xi} \sum_{i} \| I_{ref}(\pi(p_i)) - I_{cur}(\pi(T(\xi)\cdot p_i)) \|^2 $$ 其中$p_i$为三维点云，$\xi$为李代数表示的位姿。 2. **特征点辅助** 对无有效深度的ORB特征点[^2]，通过多视图三角化构建地图点，使用EPnP算法估计初始位姿： $$ \sum_{i} \| \pi(K\cdot T\cdot X_i) - x_i \|^2 $$ ### 五、点云融合与优化 1. **点云生成** 将有效RGB-D数据转换为颜色点云： ```cpp pcl::PointXYZRGB point; point.x = (u - cx) * depth / fx; point.y = (v - cy) * depth / fy; point.z = depth; point.rgb = rgb_image(u,v); ``` （参考PCL库实现[^3]） 2. **全局优化** 构建位姿图(Pose Graph)并加入深度约束边，使用g2o工具进行非线性优化： $$ E = \sum \| e_{odom} \|_{\Sigma_{odom}}^2 + \sum \| e_{depth} \|_{\Sigma_{depth}}^2 $$
评论 175
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值