双目相机的畸变校正以及平行校正(极线校正)的入门问题总结

本文介绍了双目相机的畸变校正和极线校正的基本概念,包括相机标定的步骤、所需器材,以及OpenCV中用于标定的相关函数和算法。详细阐述了从世界坐标系到图像坐标系的转换过程,并解析了单个相机畸变校正的步骤。此外,还探讨了双目平行校正的原理和流程,强调了在畸变校正后如何利用旋转矩阵实现极线校正。

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一、相机标定是干什么的,需要什么器材才能做?双目校正目标是什么,又需要什么设备?
二、相机(针孔)模型是什么样的?世界坐标系,相机坐标系,图像物理坐标系,图像像素坐标系,这四个坐标系到底是什么?从世界坐标系到图像坐标系到底是怎么转换的?
三、Opencv中用到的相机标定函数,对应的算法具体是谁的,什么算法?获得的各矩阵数据的含义指的是什么?
四、获得单个相机的内参矩阵和畸变系数后,怎么对相机进行畸变校正?
五、分别获得两个相机的内参矩阵和畸变系数,以及两相机之间的相对旋转平移矩阵后。怎样进行双目平行校正?校正的结果和流程应该是怎样的?

1、相机标定是干什么的,需要什么器材才能做?双目校正目标是什么,又需要什么设备?
一、相机标定就是要通过一定的方法对特定图像(棋盘格角点检测)计算出这个相机本身的一些参数,包扩:内参矩阵A,外参矩阵[R|T]、畸变系数[k1,k2,k3,~,p1,p2,~]。内参矩阵各元素意义:一个像素的物理尺寸dx和dy,焦距f,图像物理坐标的扭曲因子gama,图像原点的纵横偏移量cx和cy。外参矩阵:世界坐标系转换到相机坐标系的旋转R和平移T矩阵。畸变系数:包括相机的径向畸变系数k1,k2,k3,~和相机的切向畸变系数p1,p2,~。需要的器材:一个黑白棋盘格的标定板,一个相机拍摄的不同角度或距离的棋盘格图像至少三张以上。
双目校正就是通过一定的方法将两个摄像头拍摄同一个物体的图像进行处理,使得两幅图像最终达到下面的目标,同一个物体在两幅图像中的大小一样,且水平在一条直线上。需要的设备:双目摄像头(即两个同规格的摄像头水平放置左右摄像头),拍摄同一个物理的左右图像对,需要已知左右相机的内参矩阵、畸变系数、右相机相对于左相机的旋转矩阵R(通过一定的方法可将此矩阵分解成两个矩阵R1和R2,即左右相机各旋转一半达到水平)。

2、相机(针孔)模型是什么样的?世界坐标系,相机坐标系,图像物理坐标系,图像像素坐标系,这四个坐标系到底是什么?从世界坐标系到图像坐标系到底是怎么转换的?
二、针孔相机的模型:三维世界中的物体,经

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