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 2023-12-28 11:50:17 发布

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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。

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

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【第5话：相机模型】相机标定在自动驾驶中的作用、相机标定方法详解及代码说明

一碗白开水一

08-06

1463

摘要：相机标定是自动驾驶系统的关键技术，通过确定相机内参（焦距、主点）和外参（位姿）实现精准环境感知。其核心作用包括：将像素坐标转换为真实世界坐标、支持多传感器融合、校正镜头畸变及辅助实时决策。标定方法采用张正友标定法，步骤包括：使用棋盘格标定板采集多角度图像、检测亚像素级角点、计算内参和畸变系数（通过最小化重投影误差）、求解外参（如PnP算法），最后验证标定精度。文中提供了基于OpenCV的Python代码示例，涵盖角点检测、参数计算和畸变校正流程，并强调实际应用中需结合实车测试与定期标定优化。该技术为

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

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单应性矩阵在标定中的应用

成长之路，不畏荆棘

11-29

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单应性矩阵、摄像机标定

相机标定：PNP基于单应面解决多点透视问题

wishchinYang的专栏

05-18

5285

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，

【Graph】Homography

erlingmusan的专栏

04-01

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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

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照相机标定【计算机视觉第四章】

qq_49192977的博客

05-14

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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...

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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...

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【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

最新发布

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...

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

2185

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

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03-25

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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

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velo2cam_calibration的单目相机和雷达标定

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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

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07-11

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消失点位姿估计思路-车道线标定

weixin_43151193的博客

12-30

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消失点位姿估计思路参考文章：Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior。基本的思想是利用车道线的消失点来实现当前的位姿估计。参考了很多文献目前两种方法