立体相机标定

文章介绍了相机成像过程中涉及的世界、相机、图像和像素四个坐标系,以及它们之间的关系,包括旋转和平移变换。重点讲述了如何通过相机标定计算内参和外参矩阵,实现从二维图像到三维信息的反推过程。

相机成像过程中涉及的4个坐标系:
1、世界坐标系:由用户定义的三维世界坐标系,描述物体和相机在真实世界中的位置,原点可以任意选择。
2、相机坐标系:以相机的光心为坐标原点,X轴和Y轴平行于图像坐标系的X轴和Y轴,Z轴为相机的光轴。
3、图像坐标系:与成像平面重合,以成像平面的中心(光轴与成像平面的交点)为坐标原点,X轴和Y轴分别平行于成像平面的两条边。
4、像素坐标系:与成像平面重合,以成像平面的左上角顶点和原点,X轴和Y轴分别平行于图像坐标系的X轴和Y轴。

相机成像过程:

 (1)世界坐标系---相机坐标系

 R表示旋转矩阵,T表示平移矩阵。

(2)相机坐标系---图像坐标系

f表示焦距。

(3)图像坐标系---像素坐标系

利用圆点标定板进行立体相机标定,可参考以下步骤: 1. **准备工作**: - **采集图片**:使用立体相机从不同位置、不同角度采集至少10组左右的图片,每组包含左右相机拍摄的一对图像 [^1]。 - **选择合适标定板**:根据经验,当正面观察时,标定板的面积至少应该是可用像素面积的一半,以保证精确标定 [^3]。 - **准备标定程序**:可使用opencv官方示例程序,文件夹中包含camera_calibration.cpp(opencv相机标定实例程序源码)、in_VID5(标定参数设置文件)、VID5(标定图片路径)、out_camera_data(存有标定结果),需修改in_VID5和VID5两个XML文档。opencv官方标定程序支持Symmetric Circle Grid(对称圆网格)、Asymmetric Circle Grid(非对称圆网格)等圆点标定图案 [^4]。 2. **单个相机参数标定**:对左右相机分别进行标定,通过程序处理采集到的图片,结合圆点标定板的特征,计算出每个相机的内部参数,如焦距、主点坐标等。 3. **立体标定**:在完成单个相机标定后,进行两个相机之间的立体标定,确定两个相机之间的相对位置和姿态关系。 以下是一个简单的opencv代码示例框架(仅为示意,实际使用可能需要根据具体情况调整): ```python import cv2 import numpy as np # 读取标定图片 # 假设img_left和img_right是左右相机拍摄的一对图片 img_left = cv2.imread('left_image.jpg') img_right = cv2.imread('right_image.jpg') # 定义圆点标定板的参数 pattern_size = (rows, cols) # 圆点的行数和列数 # 查找圆点角点 ret_left, corners_left = cv2.findCirclesGrid(img_left, pattern_size) ret_right, corners_right = cv2.findCirclesGrid(img_right, pattern_size) if ret_left and ret_right: # 进行单个相机标定 # 这里省略具体标定过程,可参考opencv文档 # ... # 进行立体标定 # 这里省略具体立体标定过程,可参考opencv文档 # ... ```
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