双目镜头外参标定 check [CV]

本文档提供了相机到相机校准的背景信息与验证方法。在融合图像中,绿色通道来自广角镜头,红蓝通道来自长焦镜头。通过检查50米外场景的对齐情况来验证参数准确性。如果出现粉色或绿色幽灵(位移),则表明参数错误。当误差超过一定范围(如20像素),需重新校准。水平方向上的小位移是正常的,但垂直方向不应受影响。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

From BAIDU Apollo

https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/quickstart/apollo_2_0_sensor_calibration_guide.md

Camera-to-Camera Calibration

  • Background Information: In the warp image, the green channel is produced from the wide-angle camera image, and the red and blue channels are produced from the telephoto camera image. Users can compare the alignment result of the warp image to validate the precision of the calibrated extrinsic parameter.

  • Validation Method:

    In the fusion area of the warp image, judge the alignment of the scene 50 meters away from the vehicle. If the images coincide completely, the extrinsic parameter is satisfactory. However, if a pink or green ghost (displacement) appears, the extrinsic parameter is in error

  • 组合的图片--两个摄像头融合后的图片,RGB ,绿色由广角(近焦距)镜头提供, G/B-颜色由长焦镜头提供。如果拼接有问题的,说明标定没做好

  •  

  • When the error is greater than a certain range (for example, 20 pixels, determined by the actual usage), you need to re-calibrate the extrinsic parameter. Under general circumstances, due to the parallax, some dislocations may occur in the horizontal with close objects, but the vertical direction is not affected. This is a normal phenomenon.

  • **Examples: **As shown in the following examples, Figure 2 meets the precision requirements of the extrinsic parameter, and Figure 3 does not.

Figure 2. Good Calibration Result for Camera-to-Camera Calibration

 

Figure 3. Bad Calibration Result for Camera-to-Camera Calibration

### MATLAB 中双目相机标定方法 #### 安装与准备 为了进行双目相机的标定,首先需要安装MATLAB自带的相机标定工具箱[^3]。该工具箱提供了便捷的功能用于获取内数。 #### 数据采集 在标定时,需拍摄一系列棋盘格图案的照片作为输入数据。这些图片应当覆盖不同的视角和位置以确保足够的多样性来提高精度[^1]。 #### 使用图形界面进行标定 启动`stereoCameraCalibrator`应用程序来进行交互式的标定流程。通过加载左、右摄像头捕捉到的标准测试图样图像集文件夹路径,在界面上完成整个校准操作[^4]。 ```matlab % 启动立体摄像机校正器应用 stereoCameraCalibrator; ``` #### 获取并查看结果 一旦完成了上述步骤中的所有工作,则可以在软件内部直接观察得到的结果——包括但不限于旋转和平移向量在内的数。对于最新版本如MATLAB R2022a及以上来说,可以通过访问`PoseCamera2`对象属性下的字段`R`(表示姿态角)以及`Translation`(代表位移矢量)[^2]: ```matlab % 假设已有一个名为 stereoParams 的 Stereo Camera Calibrator 输出结构体变量存在 disp(stereoParams.CameraParameters(2).WorldToImageTransform.R); % 显示第二个相机相对于第一个相机的姿态角度矩阵 disp(stereoParams.CameraParameters(2).WorldToImageTransform.Translation); % 显示第二个相机相对于第一个相机的位置偏移向量 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值