利用单应矩阵进行相机外参的自标定（自动驾驶）

最新推荐文章于 2025-05-21 00:32:42 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cuglxw/article/details/88558121
本文探讨了基于同源性的外参自校准方法在车载摄像头应用中的实现与优化，详细解析了算法原理及其在复杂驾驶环境下的稳定性与准确性。

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

《Homography-Based Extrinsic Self-Calibration for Camera in Automotive Applications》

MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】激光雷达标定
qq_36130719的博客
05-23 2732
激光雷达在自动驾驶中的核心特征可以概括为三维环境感知、高分辨率、抗干扰能力。三维环境感知方面，3D激光雷达能够在短时间内向周围环境发射大量的激光束，探测距离是介于200-300m远距离和最大90°*30°的大视野探测能力；角分辨率最高可达0.05°*0.05°，保证了它在远距离仍然能准确探测、追踪多个目标，距离分辨率可以达到0.1mard，速度分辨率达到10m/s以内。
自动驾驶系统进阶与项目实战（二）多激光雷达外参自动化标定算法及代码实例
热门推荐
AdamShan的博客
05-05 1万+
激光雷达是目前自动驾驶系统中的核心传感器之一，但是由于其信息密度低、存在垂直盲区等问题，厂商大多在其L4级自动驾驶系统中搭配多组激光雷达，下图为通用（Cruise）的自动驾驶汽车，采用了多激光雷达以弥补lidar+camera的不足，使用多激光雷达进行环境感知的前提是对各雷达的外参进行精准的标定，本文介绍一种基于NDT算法的自动多激光雷达标定技术，并且给出了代码实例以及测试数据（rosbag）供读者实践。
黒克拉矩阵求摄像机标定外参
10-08
摄像机标定中，用黑克拉矩阵求外参，测量精度达到毫米级。
相机标定：PNP基于单应面解决多点透视问题
wishchinYang的专栏
05-18 5214
利用二维视野内的图像，求出三维图像在场景中的位姿，这是一个三维透视投影的反向求解问题。常用方法是PNP方法，需要已知三维点集的原始模型。         本文做了大量修改，如有不适，请移步原文：  文章：张正友相机标定&OpenCV实现&程序评价&矫正流程解析              文章：相机标定原理介绍----相机标定--- 相机模型         根据光学成像的基本原理，
【计算机视觉】——相机标定（内参和外参的理解）
最新发布
weixin_68076719的博客
05-21 1331
在计算机视觉和摄影测量学中，相机的内参（Intrinsics）和外参（Extrinsics）是描述相机成像几何模型的两个核心概念。它们共同定义了三维世界坐标与二维图像坐标之间的映射关系。理解内外参是实现全景环视、三维重建等视觉任务的基础。在实际应用中，通常需要结合具体场景选择合适的标定方法和模型。相机内参描述了相机自身的光学和几何特性，与相机的安装位置和姿态无关。相机外参描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态，即相机的。结合内参和外参，三维世界点。
【Graph】Homography
erlingmusan的专栏
04-01 2831
Features2D + Homography to find a known object #include #include #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include
单应性矩阵在标定中的应用
成长之路，不畏荆棘
11-29 2116
单应性矩阵、摄像机标定
照相机标定【计算机视觉第四章】
qq_49192977的博客
05-14 2976
相机标定步骤： 1、打印一张棋盘格，把它贴在一个平面上，作为标定物。 2、通过调整标定物或摄像机的方向，为标定物拍摄一些不同方向的照片。 3、从照片中提取棋盘格角点。 4、估算理想无畸变的情况下，五个内参和六个外参。 5、应用最小二乘法估算实际存在径向畸变下的畸变系数。 6、极大似然法，优化估计，提升估计精度。 ...
相机内参标定 Python实现 根据单应矩阵求出内参
11-08
本文将详细讲解如何使用Python实现相机内参的标定，并基于单应矩阵来求解这些参数。首先，我们来看一下相机内参的定义。 相机内参指的是相机光学系统的固有属性，主要包括焦距、主点坐标和像素尺寸等。其中，焦距...
相机标定的目标、原理PPT（包含标定目的，四种坐标的转换、张正友标定法、单应性矩阵的求解、相机内参外参的求解，畸变矫正等）
06-13
总结来说，相机标定是一个复杂但必要的过程，它允许我们将现实世界的三维信息映射到二维图像上，为机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域提供了基础。理解并掌握相机标定的原理和方法，对于任何从事相关研究或应用的...
【计算机视觉】基于IPM的BEV图像生成算法：相机内外参标定及应用场景优化
05-10
接着，通过computeIPMmatrix函数计算单应性矩阵并求逆得到IPM矩阵，该矩阵用于将地平面坐标映射到图像坐标。generateBEV函数则实现了BEV图像的具体生成过程，通过遍历BEV图像每个像素，将其转换为地平面坐标后映射回...
学习SLAM-神奇的单应矩阵.zip
06-06
学习这些资料，你可以系统地了解SLAM的基本原理，掌握如何利用单应矩阵进行相机标定和图像匹配，以及如何将这些技术应用于自动驾驶系统的开发。 总之，SLAM和单应矩阵是自动驾驶技术中的基石，掌握这些知识不仅有助...
多激光雷达外参自动化标定算法及代码实例
lemonxiaoxiao的博客
05-26 1980
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 激光雷达是⽬前⾃动驾驶系统中的核⼼传感器之⼀，但是由于其信息密度低、存在垂直盲区等问题，⼚商⼤多在其L4级⾃动驾驶系统中搭配多组激光雷达，下图为通⽤（Cruise）的⾃动驾驶汽⻋，采⽤了多激光雷达以弥补lidar+camera的不⾜，使⽤多激光雷达进⾏环境感知的前提是对各雷达的外参进⾏精准的标定，本⽂介绍⼀种基于NDT算法的⾃动多激光雷达标定技...
相机标定（Camera calibration）及实践
hitzijiyingcai的博客
09-15 1万+
在机器视觉领域，相机的标定是一个关键的环节，它决定了机器视觉系统能否有效的定位，能否有效的计算目标物。相机的标定基本上可以分为两种，第一种是相机的自标定；第二种是依赖于标定参照物的标定方法。前者是相机拍摄周围物体，通过数字图像处理的方法和相关的几何计算得到相机参数，但是这种方法标定的结果误差较大，不适合于高精度应用场合。后者是通过标定参照物，由相机成像，并通过数字图像处理的方法，以及后期的空间算术...
ADAS-CIS相机内外参模型与标定实战
weixin_43873379的博客
03-25 1348
初中物理我们便学习了基础的小孔成像原理，现实生活中的蜡烛经过小孔之后，在小孔背面形成了物体倒立的投影，如下所示：由于镜头的畸变，使得投射到相机平面的光线会产生畸变，因此图像会存在平行于像面的径向畸变；由于相机水平以及垂直方向安装的误差，导致相机的光心并不是在相机的正中心；由于相机安装的角度的误差，导致相机并不是垂直于镜头安装的，因此相机存在切向畸变。
velo2cam_calibration——最新最准确的激光雷达Lidar和相机Camera外参标定算法实现
weixin_43807148的博客
01-02 9945
velo2cam_calibration的单目相机和雷达标定
一文带你搞懂相机内参外参(Intrinsics & Extrinsics)
小白学视觉
12-28 1万+
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达摘要：本文介绍了相机的内参和外参以及推导过程，由三个部分组成：第一部分，相机内参；第二部分，相机外参；第三部分，总结。1 相机内参在左图中，我们把相机看作是针孔，现实世界中的点P经过相机的光心O，投影到物理成像平面上，变为点P'。在右图中，对这个模型进行了一个简化，将其看作是一个相似三角形。下面我们来对这个模型进行建模。设O-X...
车端激光和双目相机的自动标定算法
qq_29462849的博客
09-07 1346
摘要在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方...
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