单目结构光维成像系统的标定方法及编程实现

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本文介绍了单目结构光维成像系统的标定方法,包括相机内参和外参标定,并提供了使用Python的编程实现。通过标定,可以准确计算物体表面的三维坐标。

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单目结构光维成像系统的标定方法及编程实现

结构光技术是一种常用于三维重建和深度测量的方法。在单目结构光维成像系统中,通过投射结构化光源模式,并利用相机捕捉被结构化光源照射后的物体图像,可以实现对物体表面的三维重建和测量。本文将介绍单目结构光维成像系统的标定方法,并提供相应的编程实现。

  1. 系统标定原理
    在单目结构光维成像系统中,标定的目的是获得相机和结构化光源之间的几何关系,以便准确计算物体表面的三维坐标。标定过程主要包括两个方面:相机内参标定和相机外参标定。

1.1 相机内参标定
相机内参标定是确定相机的内部参数,包括焦距、主点位置和畸变系数等。常用的相机内参标定方法是使用棋盘格标定板进行标定。标定板上具有已知尺寸的棋盘格,通过在不同的位置和角度下拍摄标定板图像,并提取棋盘格的角点坐标,可以通过最小二乘法求解相机的内部参数。

1.2 相机外参标定
相机外参标定是确定相机的外部参数,即相机坐标系与世界坐标系之间的转换关系。在单目结构光维成像系统中,常用的相机外参标定方法是使用已知三维空间点的标定板。通过在不同位置和姿态下拍摄标定板图像,并提取图像中标定板的角点坐标,可以使用PnP算法(Perspective-n-Point)求解相机的外部参数。

  1. 编程实现
    下面是使用Python编程语言实现单目结构光维成像系统的标定方法的代码示例:
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