摄像机模型与标定——单应性

最新推荐文章于 2022-02-13 12:41:04 发布
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#opencv #图像处理

本文介绍了计算机视觉中单应性的概念，解释了单应性矩阵的数学表示，并阐述了OpenCV如何利用多个视场计算单应性矩阵以求解摄像机内参数。通过cvFindHomography()函数展示了单应性矩阵的计算过程，讨论了不同方法处理异常值的策略，包括RANSAC和LMEDS。文章还提及了如何在实际应用中选择合适的方法。

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在计算机视觉中，平面的单应性被定义为一个平面到另外一个平面的投影映射。因此一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。如果点Q到成像仪上的点q的映射使用齐次坐标，这种映射可以用矩阵相乘的方式表示。若有一下定义：


这里引入参数s，它是任意尺度的比例（目的是使得单应性定义到该尺度比例）。通常根据习惯放在H的外面。
H有两部分组成：用于定位观察的物体平面的物理变换和使用摄像机内参数矩阵的投影。


物理变换部分是与观测到的图像平面相关的部分旋转R和部分平移t的影响之和，表示如下：

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Homography matrix（单应矩阵）简介
T_C_Ko的博客
12-04 8572
单应矩阵homography matrix的基础简介，包括homogeneous坐标系，homography简单的数学过程以及RANSAC算法应用。不涉及详细的证明过程和最先进的技术。
摄像机模型与标定——摄像机标定
never give up的博客
09-06 2981
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【Graph】Homography
erlingmusan的专栏
04-01 2835
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计算机视觉 -- Homography单应性矩阵
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12-03 1941
Homography单应性矩阵 Homography 单应性概念 考虑 同一个平面(比如书皮)的两张图片，红点表示同一个物理坐标点在两张图片上的各自位置。在 CV 术语中，我们称之为对应点。 Homography 就是将一张图像上的点映射到另一张图像上对应点的3x3变换矩阵. 因为 Homography 是一个 3x3 的 矩阵，所以我们可以把它写成： H=「h11 h12 h13h21 h22 h23h31 h32 h33」. H =「h1
H(单应矩阵homography)，本质矩阵（Essential Matrix）和F(基础矩阵fundamental)
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02-13 9173
H(单应矩阵homography)，本质矩阵（Essential Matrix）和F(基础矩阵fundamental) H矩阵适用于：1）特征点位于平面上；2）纯旋转，使用Faugeras 和 Lustman方法通过H阵解算出8种可能的(R，t)(R，t)(R，t) F使用于普通场景(非平面场景)，但是从E/F中解算位姿有四种可能性，且不适用于低视差的场景。 因此单应矩阵H可以更好的应用于低视差(接近纯旋转)的场景下。而当平移接近零时，E和F阵则接近零(E=t∧R,  F=K−TEK−1
单应矩阵（Homography）基本概念和代码测试
TSINGHUAJOKING
12-30 6413
  §00 背景说明 这是在 OpenCV网站 中给出的技术文章，讲述单应矩阵（Homography）的基本概念，并通过测试程序进行介绍。 文章链接： Basic concepts of the homography explained with code 介绍 下面的辅导材料利用一些编程代码展示了单应变换（Homograpy）的一些基本概念。关于该理论的详细解释请参见机器视觉课程，或者计算机视觉参考书，比如： Multiple View in Computer Vision . An t
摄像机模型与标定——标定函数
never give up的博客
09-06 1430
摄像机模型与标定——标定函数
Halcon——摄像机标定
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12-05 1382
文章目录创建查找标定测试 创建 gen_caltab (7, 7, 0.00375, 0.5, ‘caltab.descr’, ‘caltab.ps’) 首先创建标定文件 根据所用的标定板的款式输入不同的参数 前两个参数分别是X,Y轴两个方向上的点数，第三个是中心距单位mm 第四个为小圆点直径与中心距的比例 例如我用的中心距3.75mm 小圆直径1.875mm 则第四个参数填0.5 运行之后...
机器视觉——相机标定（摄像机标定）
jiDxiaohuo的博客
11-11 2967
https://blog.youkuaiyun.com/qq_28514991/article/details/88559590 https://blog.youkuaiyun.com/baidu_38172402/article/details/81949447 https://blog.youkuaiyun.com/u012209626/article/details/46475489 文章目录1 摄像机标定1.1 四大坐标...
计算机视觉学习笔记（四）homography 单应性矩阵的理解及求解
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单应性矩阵的理解及求解 1. 齐次坐标（Homogeneous Coordinate） 一幅2D图像上的非齐次坐标为(x,y)，而齐次坐标为(x,y,1)，也可以写成(x/z,y/z,1)或(x,y,z)。齐次坐标有很多好处，比如可以很清楚的确定一个点在不在直线上： T(x)*I=0, T表示转置矩阵； 还可以描述无穷远点：(x,y,0)； 还可以把平移和旋转写到一个矩阵里（也有不愿意这么干...
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考虑图1所示的两个平面图像(书的顶部)。红点表示两个图像中相同的物理点。在计算机视觉术语中，我们把这些对应的点称为。图1.用四种不同的颜色显示四个对应的点-红色、绿色、黄色和橙色。一个单形是一种变换(3×3矩阵)，它将一幅图像中的点映射到另一幅图像中的对应点。既然一个同形是一个3×3的矩阵，我们可以把它写成 在计算机视觉中，平面的单应性被定义为一个平面到另外一个平面的投影映射。因此一个二...
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在ORB-SLAM初始化的时候，作者提到，如果场景是平面，或者近似平面，或者低视差时，我们能应用单应性矩阵(homography)，这三种情形在我应用SVO的过程中颇有同感，打破了我对HH矩阵的固有映像，即只能用于平面或近似平面。但是我不知道如何去具体分析这里面的误差，比如不共面的情况时，应用HH矩阵将一个图像坐标从图像1投影到图像2时，它会落在图像哪个位置？和实际位置的误差该怎么计算？误差会有多
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1. 平面单应矩阵     平面单应矩阵：就是平面的投影变换矩阵。 2. 正面图投影（Frontal Plane）
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OpenCV-C++实现单应性矩阵的求解
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学习OpenCV范例（二十一）——Keypoints+Knn+findHomography进行目标定位
chenjiazhou12的专栏
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You and Me
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OpenCV摄像机标定方法提升精度与鲁棒性
作者通过对OpenCV计算机视觉函数库中摄像机模型的深入分析，着重关注了摄像机透镜的径向畸变和切向畸变对标定过程的影响，以及如何在OpenCV中有效处理这些畸变。文章指出，OpenCV提供了丰富的图像处理功能，包括角点...
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