标定(内参、外参)

在计算机视觉中,特别是在相机标定和立体视觉领域,内参(intrinsic parameters)和外参(extrinsic parameters)是非常重要的概念。它们与相机的几何属性和姿态有关。

  1. 内参(Intrinsic Parameters): 内参是描述相机内部属性的参数,包括焦距、主点(光学中心)坐标、畸变系数等。内参通常在相机标定时确定,因为它们通常对于特定相机型号是固定的,不随时间变化。一旦相机内参被确定,它们在相机的使用过程中通常是保持不变的。

  2. 外参(Extrinsic Parameters): 外参是描述相机在世界坐标系中的位置和姿态的参数,通常包括旋转矩阵和平移向量。外参在不同的相机位置或拍摄时刻可能会发生变化。例如,在立体视觉中,如果您有两个相机,那么它们的相对位置和方向会在每次移动相机时发生变化,从而导致外参的变化。

如果相机不发生位置和方向的变化,比如相机固定在一个固定位置,那么外参在很长一段时间内可能保持不变。然而,如果相机的位置或方向发生变化,例如移动相机或更改拍摄角度,外参会随之变化。

当将图像放大或缩小时,相机的内参和外参是否需要变化取决于放大/缩小的尺度以及具体的情况。下面我会讨论两种情况:

  1. 仅图像尺寸发生变化,相机保持固定位置和方向: 如果您只是对图像进行简单的放大或缩小操作,而相机的位置和方向保持不变,通常情况下,相机的内参(如焦距、主点坐标等)是不需要改变的。这是因为这些内参与相机成像的几何属性有关,而不受图像尺寸的影响。

  2. 相机位置或方向发生变化,导致场景中的物体尺寸变化: 如果相机的位置或方向发生变化,导致了场景中物体的尺寸变化,那么内参和外参可能都需要进行调整。例如,如果您将相机从原来的位置移动到一个新的位置,或者更改了相机的方向,那么外参需要更新以反映这些变化。内参方面,如果相机的焦距或主点坐标发生变化,也可能需要进行调整。

需要注意的是,调整相机的内参和外参需要进行精确的标定过程。如果图像放大/缩小的尺度不大,并且相机位置和方向没有显著变化,通常情况下可以考虑保持内参和外参不变。但如果尺度变化较大,或者相机位置和方向发生了明显的变化,那么进行相应的标定以更新内参和外参是非常重要的,以确保后续的计算和分析能够准确地反映真实世界的情况。

如果硬件没有变化,只是对图像进行插值放大,增加了分辨率,通常情况下相机的内参和外参不需要调整变化。

内参(如焦距、主点坐标等)是与相机本身的物理属性有关的参数,与图像的分辨率没有直接关系。因此,在仅仅是对图像进行插值放大,分辨率增加一倍的情况下,相机的内参是保持不变的。

外参(如相机的位置和方向)通常是与相机的物理安装位置和姿态有关的参数。只要相机的实际位置和方向没有改变,外参也应该保持不变。在这种情况下,即使图像的分辨率增加了,外参也不需要调整。

综上所述,在仅仅是对图像进行插值放大,分辨率增加一倍,而相机硬件和位置没有发生变化的情况下,内参和外参通常不需要调整变化。这是因为这些参数与相机的硬件属性和位置关系紧密,而与图像的分辨率无关。

在双目立体视觉中,视差图是由左右两个相机拍摄的图像计算得出的,用于表示不同像素之间的深度差异。如果您仅仅是对图像进行插值放大,增加了分辨率,而相机硬件和位置没有发生变化,通常情况下视差图不需要进行调整变化。

视差图的计算主要依赖于像素之间的几何关系,例如像素的位置、相机的基线(左右相机之间的距离)等。这些几何关系通常是相机的内参和外参的基础,而内参和外参通常与相机硬件和位置有关,与图像的分辨率无关。

因此,在仅仅是对图像进行插值放大,分辨率增加一倍,相机硬件和位置没有发生变化的情况下,视差图通常不需要调整变化。您可以继续使用原来的相机参数和算法来计算视差图,只需将插值放大后的图像输入到算法中即可。

然而,如果您的放大操作导致了图像中某些特征的明显改变,例如物体的边界变得模糊,那么可能需要重新考虑视差计算的方法,以确保正确地捕捉深度信息。在这种情况下,您可能需要对视差算法进行微调,以适应图像放大引起的变化。

### MATLAB 相机标定获取内参数和数的方法 #### 准备工作 在进行相机标定时,准备阶段非常重要。需要一系列带有棋盘格图案的照片作为输入数据。这些照片应覆盖不同的视角和距离,以便更精确地估计相机的数。 #### 创建 `cameraCalibrator` 应用程序实例 MATLAB 提供了一个图形界面应用程序来简化这一过程: ```matlab % 打开相机标定器应用 cameraCalibrator ``` 此命令会启动交互式的校准工具,在其中可以加载图像集并执行整个流程[^1]。 #### 加载图像序列 通过该应用程序导入预先拍摄好的包含棋盘模式的目标物图片集合。确保每张图都清晰可见完整的网格结构以利于后续处理步骤的成功完成。 #### 自动检测角点位置 一旦所有必要的视图被加入项目之后,软件能够自动识别出各个角落的位置信息,并基于它们计算初步的结果预览。 #### 计算内部(Intrinsic Parameters) 经过上述操作后,系统将给出如下几个重要的内在属性描述符: - **焦距** (`Focal Length`):表示光学系统的聚焦能力; - **主点偏移量**(Principal Point Offset, \(u_0\),\(v_0\)) :即光轴穿过感光面的具体交点坐标; - **径向失真系数**(Radial Distortion Coefficients) 和切向失真系数(Tangential Distortion Coefficients),用来修正镜头造成的几何形变影响[^3]。 对于单目摄像设备而言,其固有的特性决定了只需要关注以上提到过的这几个方面即可充分表征自身的成像特点。 #### 获取(Extrinsic Parameters) 除了前述那些反映硬件本身特性的数值之,还有两组额的数据用于定义场景内的相对位姿关系——也就是常说的姿态矩阵(Rotation Matrix R)和平移矢量(Translation Vector T)。这两者共同作用下实现了从三维空间到二维投影平面之间的转换映射功能[^4]。 当涉及到多台装置协同作业的情况时,则需进一步考虑彼此间的配准问题。此时可借助于特定函数如 `estimateWorldCameraPose()` 或者查阅官方文档中有关立体视觉部分的内容来进行深入学习[^2]。 #### 验证精度与调整优化 最后一步是对所得模型的有效性和准确性做出评估。这通常涉及重新投射一些测试样本回原图上查看匹配程度如何;如果发现误差较大则可能要返回去增加更多样本来改进拟合质量直至满意为止。 ---
评论 1
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