获取realsense内参

最新推荐文章于 2024-12-17 10:33:58 发布

原创

最新推荐文章于 2024-12-17 10:33:58 发布 · 7.2k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文详细介绍了相机内参的构成，包括无畸变情况下的投影原理，以及Brown-Conrady畸变模型。通过具体的代码展示了如何使用OpenCV进行图像畸变矫正，并提供了RealSense摄像头获取内参的实际示例。同时，文章涵盖了从获取设备信息到进行图像处理的完整流程。

文章目录

１．无畸变

相机内参包括相机矩阵参数和畸变系数。
相机内参矩阵为3*3的矩阵：M = [fx 0 ppx ; 0 fy ppy ; 0 0 1]
畸变系数：k1 k2 k3 p1 p2

首先看一下无畸变情况下，已知相机坐标系内的一个点[xc, yc, zc]，通过内参矩阵求出该点在图像平面的投影点[u, v]。如下图，其中M矩阵边上相机的内参矩阵，x = xc / zc, y = yc / zc:

２．Brown-Conrady 畸变模型

当相机存在畸变的时候，需要根据畸变模型修正(x, y)的值为(x’ , y’)，然后使 u = x’ * fx + ppx, v = y’ * fy + ppy。畸变模型如下图，此处介绍的是Brown-Conrady 畸变模型：

下面给出相应的代码实现：

struct Intrinsics
{
  float         ppx;
  float         ppy;
  float         fx;
  float         fy;
  float         coeffs[5];
  bool          distortion;
};

void Project_Point_To_Pixel(float pixel[2], const struct Intrinsics * intrin, const float point[3])
{
  float x = point[0] / point[2], y = point[1] / point[2];
  
  if(intrin->distortion){
    float r2  = x*x + y*y;
    float f = 1 + intrin-&g