基于相位靶标的摄像机标定与畸变补偿算法

基于相位靶标的摄像机标定与畸变补偿算法

摄像机标定是计算机视觉中的重要任务，它用于确定摄像机的内部参数（如焦距、光心）以及外部参数（如旋转、平移），从而实现准确的图像测量和三维重建。在实际应用中，摄像机镜头的畸变问题是一个常见的挑战，它会导致图像中的直线变形和形状失真。因此，畸变补偿是摄像机标定的一个重要步骤。

本文将介绍一种基于相位靶标的摄像机标定与畸变补偿算法，并提供相应的源代码实现。该算法通过利用相位靶标的特性，实现了高精度的摄像机标定和畸变补偿。

算法步骤如下：

1. 采集相位靶标图像：首先，需要准备一个带有已知特征的相位靶标，并将其放置在摄像机视野内。然后，通过摄像机采集一组相位靶标图像。

2. 提取相位信息：对于每张相位靶标图像，使用图像处理技术提取相位信息。常用的方法是使用傅里叶变换或相位解包算法来获取相位图像。

3. 特征点提取与匹配：从提取的相位图像中，提取特征点，并进行特征点匹配。可以使用常见的特征点提取与匹配算法，如SIFT、SURF或ORB等。

4. 摄像机标定：根据特征点的匹配结果，使用摄像机标定算法计算摄像机的内部参数和外部参数。常用的标定方法有Zhang’s方法和Tsai’s方法等。

5. 畸变补偿：根据摄像机的标定结