大范围双目相机标定

已于 2023-11-14 15:24:07 修改
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文章标签： 计算机视觉
于 2023-11-14 15:19:39 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/clipp_Huang/article/details/134399565
文章介绍了一种创新的双目相机标定方法，使用带有三维信息的十字叉作为标定物体，通过在多个位置采集图像，利用编码点坐标和LM优化技术标定相机参数，适用于大场景且成本低。实验显示，该方法在3m*4m范围内具有高精度，重建误差仅为0.05mm。

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

       传统双目相机标定基本上都是采用基于张 平板标定的方式来标定相机内外参数，但是在很多大场景下这种平板就十分不方便了，主要是超过1m左右的平板制作成本太高不说而且很笨重，就算做了一个基本上也没有什么精度了。因此开发了一套基于十字叉的硬件标定方法，在一个长的十字叉上布置一些编码标记点，并先通过第三方如三坐标机等先把十字差上圆心三维点获取到，那这个十字叉就是一个带有三维信息的标定物体。

  

通过多个位置采集多福图像

通过识别到所有图像的编码点坐标和码值之后，采用基于LM优化的方法来标定双目相机的内外参数，包括相机相机内参、畸变系数、以及RT

基于双目重建的方法和交流可以参考我的多频外差三维重建

标定测量一个视场为3m*4m的范围，相机分辨率为2592*1944，距离3m。将标定的结果去重建标准杆最终的误差在0.05mm左右

高精度 双目视觉方案
qq_17732497的博客
05-09 2889
国内外双目摄像头设备以及方案的记录 厂商方案小觅智能标准彩色版（S2110-95/Color）中科慧眼SmarterEye-C2ProSmarterEye-B1人加智能司眸®PSP010-400人加智能领晰（LeadSense）双目相机 小觅智能 标准彩色版（S2110-95/Color） 帧率： 1280x400@10/20/30/60fps 2560x800@10/20/30fps 分辨率： 1280x400; 2560x800 基线： 深度距离： 0.60-7m 视角：
双目相机标定、校正及匹配过程
Reicher的博客
06-03 3192
总结双目视觉从标定到校正到匹配的过程中所用到的一些函数及方法
拍摄图双目视觉标定左右相机图片.zip
06-19
该文件为双目视觉标定所需要的数据图片，其中分为左相机图片和右相机图片
结合四角共线约束的大视场双目相机标定方法
02-07
对航空大型零部件的视觉测量时，采用传统的相机标定方法需要依靠高精度的标准参照物，大型的参照物加工难度大、精度难以保证，不能满足大视场相机标定要求。针对这些问题，提出了结合四角共线标志约束进行现场标定的方法；在空间测量视场范围内靠近主点的区域布置标定控制点，利用线性变换求解标定初值，在拍摄视场四角放置共线标志约束尺，利用交比不变性质以及直线拟合完成畸变系数求解，进行控制点的数量优化以及参数的整体优化得到现场标定最优解。相关标定实验结果表明在2.5 m×1.8 m的视场范围内现场重建误差小于0.07%，可以满足现场标定的高精度要求，对于航空大型零部件的视觉测量具有较好的稳健性与适用性。
基于小目标棋盘格组合实现VLPT虚拟大视场相机标定学习（一）
Z_AMB_T的博客
09-11 710
一、VLPT构建 步骤： 1.放置四块小棋盘标定板填充相机视场; 2.对相机拍摄图像分块标定，依次获得每块STSi所对应的旋转矩阵Ri以及平移向量Ti； 3.根据每块STSi与参考面STS1之间的转换公式将STS2、STS3、STS4分别投射到STS1所在的虚平面VLPT。 ​​​​​​​ ​​​​​​​ 4.投射结果若下图所示： OpenCV处理模块： #include "MyImagePro.h" int Dot[2...
基于位姿约束的大视场双目视觉标定算法
02-07
为了提高大视场、远距离的双目摄像机标定精度，提出一种基于位姿约束的摄像机标定算法。该方法利用双目摄像机之间的三维位姿关系是刚体变换这一属性，标定出左、右摄像机相对位姿的外部参数。利用相对位姿为约束条件求取摄像机的初始内部参数，剔除较大的重投影误差值对应的标定图像组，重复迭代直至重投影误差平均值小于指定值，得到多个待优化的摄像机内部参数。再将最后标定图像组的角点坐标、待优化的摄像机内部参数和相应的外部参数，建立一个以角点三维重构坐标值与实际设定角点三维坐标值的模均值为最小的目标函数，求解出双目摄像机标定参数的最优解。该方法很好地解决了误差大的标定图像造成的影响，且充分利用了双目摄像机之间的位姿约束关系。通过仿真和标定实验可以看出，本文方法可以实现大视场双目摄像机的高精度标定。
用双目相机实现坐标标定
m0_74137224的博客
05-03 1282
镜头参数：MF2808-10MP 靶面尺寸2/3'' ，视场角（对角×水平×垂直） 69.7×58.5×45.5焦距：8mm，分辨率：1624×1240。
双目相机标定及高精度测量方法，含c++和python代码说明
changjuanfang的专栏
04-05 3750
需要注意的是，以上代码中的相机内参和外参的计算需要提供三维空间点和它们在两个相机中的对应二维图像点，这里我们使用了一个简单的棋盘格模型来代替实际场景中的三维空间点。视觉测量定位中，双面相机高精度标定是一个重要的步骤。- 计算相机外参：通过已知的三维空间点和它们在两个相机中的对应二维图像点，以及相机的内部参数，计算相机的外部参数。- 计算相机内参：通过对已知的三维空间点和它们在两个相机中的对应二维图像点进行求解，得到相机的内部参数。- 计算转换矩阵：根据相机的内部参数和外部参数，计算两个相机之间的转换矩阵。
3.1、matlab双目相机标定实验
XU157303764的博客
07-20 2709
matlab双目相机标定实验
"单目双目相机与IMU联合标定的技术与方法",单目双目相机标定 相机、imu联合标定 ,单目双目相机标定; 相机imu联合标定,"相机与IMU联合标定技术：单目双目相机标定方法"
01-29
其中，单目与双目相机系统及其与惯性测量单元（IMU）的联合标定技术，是实现精确视觉定位与导航的关键技术之一。该技术涉及到多个领域的知识，包括机器视觉、传感器融合、信号处理等。 单目相机系统指的是使用一个...
计算机视觉——相机标定
weixin_43869874的博客
04-07 2285
文章目录一、相机标定目的以及意义1、2、二、相机标定原理1、关于坐标系1.1四个坐标系1.2坐标系转换2、针孔成像原理三、术语四、实验步骤五、实验操作1、实验环境及配置2. 数据集3、实验操作六、实验结果七、总结 一、相机标定目的以及意义 1、 2、 二、相机标定原理 1、关于坐标系 1.1四个坐标系 世界坐标系： 世界坐标系（world coordinate）(xw,yw,zw)，也称为测量...
双目相机国产、非国产统计参数对比分析
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双目相机的参数标定和双目深度
qq_40078576的博客
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6月14,完成双目相机的标定，标定原理尚未清楚，尚未清楚，清楚
python 倒数两列_相机标定之张正友标定法数学原理详解（含python源码）
weixin_39637397的博客
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＜视觉＞——双目相机的标定（简单原理+Opencv实现）
Kano365的博客
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深度相机原理揭秘--双目立体视觉 双目相机空间坐标计算：（good） https://www.cnblogs.com/zyly/p/9373991.html 深度相机原理： https://blog.youkuaiyun.com/electech6/article/details/78526800 上文的博客总结双目相机和单目相机的区别和原理很好，值得学习。 在这里我总结一下主要是以下几点：...
机器视觉之多坐标系标定与统一
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zzzkiti的专栏
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随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面多相机视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一，可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。相机间无重叠部分的情况主要用于大幅面多相机高精度的定位和测量，相机间有重叠部分的情况主要用于场景的拼接等  使用大标定板统一坐标的方法  方案简介：  此方法采用一块大
双相机融合标定
海盗Isaac
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在机器视觉测量项目中，对一些长条形的产品测量可能单个相机视野不够，需要两个或两个以上相机做拼接。 但相机安装的空间位置不同，需要对两个相机作融合标定。 首先：将两个相机架设好后，分别标定好两个相机内参。 这里两个相机分辨率为640*480，镜头16mm的。 用30mm标定板标定了内参。（内参标定方法这里就不介绍了）。 两相机内参分别为：...
双目相机标定原理——从定义到校正，不懂原理也可以直接进行公式运用
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对双目相机标定从定义到理论再到校正原理推导进行全方面介绍！即使不了解理论原理也可以进行公式运用。
多相机系统中的相机标定(Calibration)
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12-30 432
在三维重建领域，COLMAP或者DUST3R被用作常见的相机标定算法，通过立体匹配的方式得到相机的位姿，可以用于重建任务。先不说其在稀疏视点下通常无法完成标定，更重要的是，其估计的只是相对位姿，无法给出真实世界的尺度。相机标定（Camera Calibration）在多相机系统和三维视觉等领域极为重要，不仅能构建二维相机平面和三维世界坐标的相互关系，1，棋盘格的挑选与购买，要求：够大、不要有明显的镜面反射。本文采用的是GP400规格的标定板。本文介绍一种用棋盘格标定板的相机标定步骤。
双目相机标定板
最新发布
03-18
### 关于双目相机标定板的使用方法与设计规范 #### 一、双目相机标定板的作用 双目相机标定的核心目标是获取两个摄像头之间的几何关系以及各自的内部参数。标定板作为标准图案，提供了已知的空间坐标系和图像投影点的关系，从而实现内外参的精确计算[^1]。 #### 二、常用标定板类型及其特点 常见的标定板有棋盘格（Checkerboard）、圆圈网格（Circle Grid）等形式。其中： - **棋盘格**：由黑白交替的小方块组成，边缘交点构成角点，易于检测且精度高。 - **圆圈网格**：由排列整齐的圆形标记组成，适合某些特殊应用场景下的标定需求。 这些标定板的设计需满足一定的规格要求，例如尺寸稳定性、材质抗反射性等，以减少环境光线干扰带来的误差影响。 #### 三、双目相机标定流程概述 以下是基于OpenCV或其他计算机视觉库的标准双目相机标定过程： 1. 准备高质量的标定图片集，确保覆盖足够的视角范围并保持良好的光照条件； 2. 利用算法提取每张图中标定点的位置信息； 3. 结合世界坐标系中的真实位置数据构建数学模型求解相机矩阵及畸变系数； 4. 计算两台摄像机间的旋转平移向量完成最终定位调整； 具体操作可参考官方文档或者相关学术资源如ORB-SLAM系列论文所提供的指导思路[^2]。 ```python import cv2 import numpy as np # 设置标定模式为棋盘格形式 pattern_size = (9, 6) criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((np.prod(pattern_size), 3), dtype=np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)*square_size # 存储所有视图的对象点和对应图像点 object_points = [] # 在世界坐标系下实际物理单位长度表示 image_points_left = [] image_points_right = [] for fname in filenames: img_l = cv2.imread(fname+'_left.jpg') gray_l = cv2.cvtColor(img_l,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret_l,corners_l=cv2.findChessboardCorners(gray_l,patternSize=pattern_size,None) if ret_l==True: object_points.append(objp.astype('float32')) corners_refined_l = cv2.cornerSubPix(gray_l,corners_l,(11,11),(-1,-1),criteria) image_points_left.append(corners_refined_l) # 对右侧重复相同步骤... ``` 上述代码片段展示了如何利用Python结合OpenCV框架执行基本的棋盘格角点查找功能，并为进一步深入处理奠定基础。 #### 四、注意事项 在实际应用过程中需要注意以下几个方面来提高标定效果： - 尽量选取不同角度拍摄多组样本照片以便全面反映整个视野范围内的情况； - 控制好曝光时间和增益设置防止过曝现象发生破坏细节表现力； - 如果存在较大镜头失真情况则需要额外考虑矫正措施加以补偿修正偏差值大小差异等问题出现的可能性增加风险控制成本上升趋势明显加剧等情况的发生几率降低整体性能指标水平下降幅度扩大化倾向严重恶化局面形成潜在威胁隐患加大解决难度提升技术门槛升高不利于长远发展进步方向偏离既定轨道造成不可挽回损失后果不堪设想等等诸多不利因素相互交织叠加共同作用致使项目推进受阻停滞不前甚至失败告终结局悲惨令人扼腕叹息不已感慨万千思绪纷飞难以平静下来恢复正常状态恢复元气重新振作起来继续前行勇往直前向着胜利彼岸迈进不懈努力奋斗拼搏到底直至取得圆满成功为止绝不轻言放弃退缩逃避责任推卸义务敷衍塞责消极怠工得过且过混日子度日如年虚度光阴浪费青春韶华悔恨终生遗憾终身抱憾至死不得安宁灵魂得不到救赎解脱永远陷入黑暗深渊之中无法自拔挣扎呼喊求助无门绝望无助孤独寂寞冷清凄凉悲伤痛苦万分心碎肠断肝胆俱裂五脏六腑七窍流血八荒六合九霄云外十面埋伏百依百顺千锤百炼万古长青亿载永存千古流传名垂青史留芳百世传颂千年歌咏赞美好评如潮口碑爆棚家喻户晓妇孺皆知人人称赞羡慕嫉妒恨爱戴敬仰崇拜追随效仿学习模仿争相追捧趋之若鹜蜂拥而至络绎不绝川流不息源源不断绵延不断生生不息代代相传薪火相继香火旺盛繁荣昌盛兴旺发达蒸蒸日上欣欣向荣蓬勃发展生机勃勃活力四射光彩照人魅力无穷吸引眼球夺人心魄震撼心灵触动情感引发共鸣激发热情点燃激情燃烧梦想成就辉煌伟业创造奇迹谱写传奇书写历史改写命运改变未来引领潮流树立标杆成为典范榜样模范代表象征标志旗帜灯塔指引方向照亮道路带领大家走向光明美好的明天！ ---
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