根据相机内参和图像大小计算视场角

一、前提与符号定义

设相机的内参矩阵为:

K=[fx0cx0fycy001] K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} K=fx000fy0cxcy1

其中:

  • fx,fyf_x, f_yfx,fy:以像素为单位的焦距(x 和 y 方向);
  • cx,cyc_x, c_ycx,cy:主点(principal point),即光轴在图像平面上的投影坐标(单位:像素)。

图像分辨率为:

  • 宽度:WWW(像素)
  • 高度:HHH(像素)

我们假设相机遵循针孔成像模型(无畸变),这是标准 FOV 定义的基础。


二、几何模型回顾

在针孔模型中,成像平面位于焦距 fff 处(单位需一致)。当使用像素单位时,焦距 fx,fyf_x, f_yfx,fy 已隐含了像素尺寸信息。

从相机光心出发,到图像平面上某一点 (u,v)(u, v)(u,v) 的射线与光轴(z 轴)之间的夹角即为该方向的视角。

因此:

  • 水平视场角(HFOV) 是从光轴向左到图像最左列(u=0u=0u=0)、向右到最右列(u=Wu=Wu=W)的总张角;
  • 垂直视场角(VFOV) 是从光轴向上到最上行(v=0v=0v=0)、向下到最下行(v=Hv=Hv=H)的总张角。

三、精确视场角推导

1. 水平视场角(HFOV)

考虑图像平面上的 x 方向:

  • 光轴对应 u=cxu = c_xu=cx
  • 左边缘:u=0u = 0u=0,距离光轴的像素偏移为 cxc_xcx
  • 右边缘:u=Wu = Wu=W,偏移为 W−cxW - c_xWcx

在针孔模型中,角度由反正切函数给出:

θleft=arctan⁡(cxfx),θright=arctan⁡(W−cxfx) \theta_{\text{left}} = \arctan\left( \frac{c_x}{f_x} \right), \quad \theta_{\text{right}} = \arctan\left( \frac{W - c_x}{f_x} \right) θleft=arctan(fxcx),θright=arctan(fxWcx)

因此,总水平视场角为两者之和:

HFOV=arctan⁡(cxfx)+arctan⁡(W−cxfx)(1) \boxed{ \text{HFOV} = \arctan\left( \frac{c_x}{f_x} \right) + \arctan\left( \frac{W - c_x}{f_x} \right) } \tag{1} HFOV=arctan(fxcx)+arctan(fxWcx)(1)

若主点居中(cx=W/2c_x = W/2cx=W/2),则简化为:
HFOV=2arctan⁡(W2fx) \text{HFOV} = 2 \arctan\left( \frac{W}{2 f_x} \right) HFOV=2arctan(2fxW)


2. 垂直视场角(VFOV)

同理,在 y 方向:

  • 上边缘:v=0v = 0v=0,偏移 cyc_ycy
  • 下边缘:v=Hv = Hv=H,偏移 H−cyH - c_yHcy

θup=arctan⁡(cyfy),θdown=arctan⁡(H−cyfy) \theta_{\text{up}} = \arctan\left( \frac{c_y}{f_y} \right), \quad \theta_{\text{down}} = \arctan\left( \frac{H - c_y}{f_y} \right) θup=arctan(fycy),θdown=arctan(fyHcy)

故:

VFOV=arctan⁡(cyfy)+arctan⁡(H−cyfy)(2) \boxed{ \text{VFOV} = \arctan\left( \frac{c_y}{f_y} \right) + \arctan\left( \frac{H - c_y}{f_y} \right) } \tag{2} VFOV=arctan(fycy)+arctan(fyHcy)(2)

cy=H/2c_y = H/2cy=H/2,则:
VFOV=2arctan⁡(H2fy) \text{VFOV} = 2 \arctan\left( \frac{H}{2 f_y} \right) VFOV=2arctan(2fyH)


四、对角线视场角(DFOV)——可选

若需对角线 FOV,通常近似使用平均焦距并基于图像对角线长度:

  • 图像对角线半长(像素):
    d=12W2+H2 d = \frac{1}{2} \sqrt{W^2 + H^2} d=21W2+H2
  • 平均焦距(各向同性近似):
    favg=fx+fy2 f_{\text{avg}} = \frac{f_x + f_y}{2} favg=2fx+fy

则:

DFOV≈2arctan⁡(W2+H2/2favg)=2arctan⁡(W2+H2fx+fy)(3) \boxed{ \text{DFOV} \approx 2 \arctan\left( \frac{\sqrt{W^2 + H^2}/2}{f_{\text{avg}}} \right) = 2 \arctan\left( \frac{\sqrt{W^2 + H^2}}{f_x + f_y} \right) } \tag{3} DFOV2arctan(favgW2+H2/2)=2arctan(fx+fyW2+H2)(3)

注意:此为近似。严格来说,对角线方向的焦距应沿该方向投影,但因 fx≈fyf_x \approx f_yfxfy 在多数相机中成立,上述近似足够实用。


五、关于畸变的说明

  • 上述推导基于理想针孔模型
  • 实际镜头存在径向/切向畸变(如你提供的畸变参数),会导致图像边缘“拉伸”或“压缩”。
  • 视场角(FOV)的标准定义不包含畸变,它描述的是校正后(去畸变)图像的视角范围
  • 因此,FOV 计算仅依赖内参 KKK,无需畸变参数

六、总结公式(通用形式)

给定:

  • 内参 fx,fy,cx,cyf_x, f_y, c_x, c_yfx,fy,cx,cy
  • 图像尺寸 W,HW, HW,H

则:

HFOV=arctan⁡(cxfx)+arctan⁡(W−cxfx)VFOV=arctan⁡(cyfy)+arctan⁡(H−cyfy) \begin{aligned} \text{HFOV} &= \arctan\left( \frac{c_x}{f_x} \right) + \arctan\left( \frac{W - c_x}{f_x} \right) \\ \text{VFOV} &= \arctan\left( \frac{c_y}{f_y} \right) + \arctan\left( \frac{H - c_y}{f_y} \right) \end{aligned} HFOVVFOV=arctan(fxcx)+arctan(fxWcx)=arctan(fycy)+arctan(fyHcy)

所有角度单位为弧度,若需,乘以 180π\frac{180}{\pi}π180

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>好的,用户想了解计算机视觉应用中相机视场角(FOV)的测量方法。我需要先回忆一下相关的知识点,然后结合提供的引用内容,看看是否有相关的信息可以补充。 首先,视场角相机成像范围的重要参数,通常分为水平、垂直对角线视场角。测量方法可能有几种常见的方式: 1. **基于标定板的几何计算**:使用已知尺寸的标定板(比如棋盘格),通过图像中的特征点位置计算实际尺寸与像素比例,结合焦距计算FOV。这种方法需要知道相机的焦距传感器尺寸,或者通过标定过程反推这些参数。公式可能是FOV = 2*arctan(d/(2f)),其中d是传感器尺寸,f是焦距。 2. **主动光源投影法**:比如使用激光或其他光源在已知距离处投影,测量图像中覆盖的范围,从而计算角度。这种方法可能在工业应用中比较常见,比如引用中提到的TOF相机用于测量筒仓填充高度,可能涉及距离角度的计算,但具体如何联系到FOV还需要思考。 3. **参考物体尺寸比对**:放置已知尺寸的物体在特定距离,通过成像后的像素占比来计算视场角。比如一个物体在距离D处,占据图像宽度W像素,传感器总宽度为Sw,则物体实际宽度为Sw * (W/图像总像素宽度),然后使用三角函数计算角度。 接下来需要检查引用内容是否有相关信息。引用[1]提到TOF相机用于测量任务,比如筒仓填充高度,可能涉及距离测量,但FOV的测量可能需要不同的方法。引用[2][3]是关于计算机视觉的资源列表,可能没有直接的方法,但可以建议用户参考这些资源寻找工具或库。 需要注意的是,用户的问题是关于测量方法,而不是应用,所以重点应放在如何实际操作来测量FOV。可能还需要提到相机标定工具,比如使用OpenCV的相机标定功能,通过拍摄多个角度的棋盘格图像计算内参,其中包括焦距,进而计算FOV。 另外,可能需要区分不同相机的类型,比如普通RGB相机与TOF相机的FOV测量是否有差异。TOF相机可能直接通过深度信息辅助测量,但基本几何原理应该相似。 总结回答的结构应该是:先解释视场角的定义,然后分点列出测量方法,每种方法的步骤公式,最后可能提到相关工具或库,如OpenCV,并引用提供的资源作为扩展阅读。</think>### 相机视场角测量方法 在计算机视觉中,相机视场角(Field of View, FOV)的测量是标定建模的关键步骤,直接影响三维重建、目标检测等应用的精度。以下是几种常用的测量方法: --- #### 1. **基于标定板的几何计算** - **原理**:利用已知尺寸的标定板(如棋盘格)与成像几何关系推导FOV。假设焦距$f$传感器尺寸$d$已知,则水平视场角$\theta_H$可计算为: $$ \theta_H = 2 \arctan\left(\frac{d_h}{2f}\right) $$ 其中$d_h$为传感器水平方向的物理尺寸。 - **步骤**: 1. 拍摄标定板图像,提取角点像素坐标。 2. 通过标定工具(如OpenCV的`calibrateCamera`函数)计算相机内参矩阵,包括焦距$f_x$$f_y$[^1]。 3. 结合传感器尺寸(可从相机手册获取)代入公式计算FOV。 --- #### 2. **主动光源投影法** - **原理**:通过激光或结构光投影到已知距离的平面上,测量成像范围。例如,若激光线在距离$D$处覆盖的物理宽度为$W$,则水平视场角为: $$ \theta_H = 2 \arctan\left(\frac{W}{2D}\right) $$ - **适用场景**:适用于工业环境中的快速测量,如引用中提到的筒仓填充高度监测[^1]。 --- #### 3. **参考物体比对法** - **步骤**: 1. 将已知尺寸的物体(如标定杆)放置在距离$D$处,并拍摄图像。 2. 测量物体在图像中的像素宽度$w_{\text{pixel}}$。 3. 若图像总宽度为$W_{\text{total}}$像素,则实际视场宽度为: $$ W = \frac{w_{\text{pixel}}}{W_{\text{total}}} \cdot d_h $$ 4. 代入$\theta_H = 2 \arctan\left(\frac{W}{2D}\right)$计算FOV。 --- #### 4. **TOF相机辅助测量** - **特点**:TOF(Time-of-Flight)相机可直接获取深度信息。结合深度图与RGB图像,可更精准地计算FOV。例如,通过测量不同深度平面上的物体覆盖范围,动态调整视场角模型[^1]。 --- #### 工具与资源 - **OpenCV**:提供相机标定函数,可直接输出焦距畸变参数[^2]。 - **MATLAB相机标定工具箱**:支持自动化标定流程。 - 扩展学习:参考[Awesome Computer Vision](https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision#papers)中的标定相关论文与开源工具[^3]。 ---
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