Camera Calibration 相机标定

本文深入探讨了相机标定的概念,包括内部参数的寻找与理解,以及其在重构真实世界模型和与世界交互中的作用。通过实例解释了如何估计图像中的几何投影,并分析了图像行列比例、混合透镜成像以及相机标定的目标。
1° 什么是相机标定(What is Camera Calibration?)
找到影响图像成像过程的内部相机参数:
图像中心(不是width/2, height/2)
焦距长度

行像素和列像素的比例因子


扭曲factor


镜片扭曲



2° 动机
Camera Calibration 用于
重构真实世界模型:Virtual L.A. project
与世界交互:e.g.机器人


如上图所示,估计红色与蓝色两个点的几何投影


3° 图像的行列比例(Scaling of Rows and Columns in Image)
相机像素不是完全符合正方形
相机输出可能模糊为近似值(NTSC)
图像可能从数据卡上获得 ·A/D转换器采样NTSC信号
相机->NTSC信号->转换为数字信号->显示器上显示


4° 混合透镜成像(Compound Lens Imaging)
单透镜系统在其周围部分会造成图像扭曲(image distort)
混合透镜可以用于减少彩色效应和针垫效应


普通摄像机的相机图像平面


对同样的针孔摄像机(pinhole camera),相机图像平面(camera image plane)不同


5° 相机标定目标
将所拍摄图像在三维坐标系中找到对应位置

相机标定工具gml camera calibration是一种计算机视觉领域的工具,用于对相机进行标定,以提高图像处理和计算机视觉任务的精度和准确性。 相机标定是指通过测量相机的内部和外部参数,包括焦距、畸变等,用数学模型来描述相机的成像特性和几何关系的过程。相机标定是进行三维重建、图像匹配、姿态估计等计算机视觉任务的前提。 gml camera calibration是一种相机标定工具,它能够自动提取相机的内部和外部参数,并且能够校正图像的畸变。通过使用gml camera calibration,我们可以获得更准确和稳定的相机参数,从而提高图像处理和计算机视觉任务的质量。 使用gml camera calibration进行相机标定的过程一般包括以下几个步骤:首先,需要收集一组已知的二维图像点和对应的三维世界坐标点作为标定数据。然后,通过对这组数据进行处理,可以得到相机的内部参数,如焦距、主点和径向畸变系数。最后,利用得到的内部参数和其他几何信息,可以计算得到相机的外部参数,包括相机的位置和姿态。 相机标定是计算机视觉领域中非常重要的一个技术,它对于提高图像处理和计算机视觉任务的准确性和可靠性具有重要意义。gml camera calibration作为一种相机标定工具,提供了自动化的标定方法和算法,可以极大地简化了相机标定的过程,并且能够获得更准确和可靠的相机参数,从而提高计算机视觉任务的成果。
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