双目标定(三)标定流程(含矫正)

本文详细介绍了双目标定的过程,包括标定板的制作、图像采集要求、不同标定方法(opencv与matlab)及矫正步骤。强调了标定板在图像中的比例、位置变化、光照条件以及相机模型选择对结果的影响。矫正后的关键检查点是重投影误差、图像水平线和基线一致性。

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1.原理

参见单目标定基本原理

2.采集

2.1标定板的制作
  • 大小:应当使得标定板在图像中占比尽可能大一些。占图像长度比例应当超过1/3;如果实在无法保证标定板占图像比例比较大如果占比比较小,则需要尽可能多采集一些图像。
  • 平:标定板应当尽可能使理想平面。如果要求不是非常严格(比如重投影误差0.3即可),也可以用纸板(一般的标定板厂商做得即为此类);如果标定精度要求比较高,则需要用硬度较高的材料做标定板,在该标定板上打印涂层形成标定板)
  • 其他:matlab工具箱的标定板要求是横纵格点数目一奇一偶。需要注意的是,“上下左右黑白相交”点才算格点,也就是最外侧的一条与标定板白色背景相交的那一条线上的点不算格点。
2.2标定图像数目

如果标定板占图像的长度比例大于1/2,则标定图像数目在10-20张为宜。否则,如果标定板在图像中比较小(比如双目基线超过1米时),则应继续增加标定图像张数到20张以上,以免标定板。

2.3标定板的位置
  • 条件1
    如果以后需要采集数据的物体在相机前5米左右,那么标定板也放在5米是最好的。如果相机本身比较好/贵,则相机在消除畸变等方面做得很好
### Matlab 中双目标定仿真实现 #### 准备工作 为了实现双目标定,在 MATLAB 中需先准备好必要的环境和资源。这包括安装并配置好所需的工具箱,如计算机视觉工具箱(Computer Vision Toolbox),以及准备用于标定的棋盘格图片集。 #### 加载所需函数库 启动 MATLAB 后,应加载 rvctools 工具包中的 startup_rvc.m 文件来初始化一系列辅助函数[^1]: ```matlab run('path_to_rvctools/startup_rvc'); ``` 此操作确保后续调用的相关功能正常运作。 #### 获取内外参矩阵 利用 MATLAB 自带的 `stereoCameraCalibrator` 应用程序来进行交互式的双目标定过程。该应用程序允许用户导入多组左、右摄像头拍摄的标准棋盘图案图像,并自动计算内参外参等必要参数[^3]。完成标定后会生成 .yml 或.mat 格式的文件保存这些重要信息。 #### 数据处理与验证 对于 IMU 和相机联合使用的场景,则还需额外处理来自惯性测量单元的数据。具体做法是修改 load_imu_w.m 脚本以适应特定硬件平台获取的姿态角速度等物理量;同时调整代码逻辑使得能够读取由前述步骤产生的标定结果文档内的数值。 #### 创建立体图象 当拥有了一对已经过矫正处理过的左右视角影像资料时,可通过如下方式合成红蓝分色立体视图以便观察效果[^2]: ```matlab % 读取两张原始单眼照片 left_image = imread('left.jpg'); right_image = imread('right.jpg'); % 使用内置命令制作适合裸眼看3D的效果图 figure; imshow(stereoAnaglyph(left_image, right_image)); title('Red-Cyan Anaglyph Image') ``` 上述流程概括了在 MATLAB 平台上执行一次完整的双目视觉系统的标定实验的主要环节和技术要点。
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