2张同样的图，但是分辨率不同，求得的内参K是不同的！因此也会影响F矩阵

最新推荐文章于 2024-08-19 21:39:52 发布
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分类专栏： opencv
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如题

opencv 多目(含双目)视觉三维点重构，内参、外参标定详解
热爱生活，忠于自己
11-23 2348
opencv 多目（双目）视觉三维点重构，包含理论部分和代码实现测试两个部分。理论部分，包括相机内参标定推导（图像的外参、畸变系数推导），相机之间的外参推导流程。 代码实现部分，相机标定主要以opencv现有函数实现，主要以相机间外参的求解，以及多相机视角下三维点重构的实际测试结果。
Kinect深度图与摄像头RGB的标定与配准(文末总结不容错过)
Learning by doing
11-11 1万+
作者原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/aichipmunk/article/details/9264703 自从有了Kinect，根据深度图提取前景就非常方便了。因此出现了很多虚拟现实、视频融合等应用。但是，Kinect自身的RGB摄像头分辨率有限，清晰度也不及一些专业摄像头，因此有了用第三方摄像头代替Kinect摄像头的想法。现在的问题是，如何将Kinect的深度...
相机的内参会改变吗_图像缩放后相机内参变化
weixin_33438741的博客
12-29 1398
[toc]图像缩放之后相机内参变化1. 问题描述在对采集到的图像进行3D坐标相关计算时，需要用到相机内参信息，但是在对图像进行缩放之后相机内参如何变化呢?在大多数书上只会给出结论(假设缩小一半): $$ f_x'= \frac{f_x}{2},f_y'=\frac{f_y}{2},c_x'=\frac{c_x}{2},c_y'=\frac{c_y}{2} $$2. 数学推导以下函数把3D空间点 $...
【相机标定系列】0415 图像缩放之后相机内参变化,调整图像大小如何影响固有相机矩阵？
Hali_Botebie的博客
04-13 4411
在对采集到的图像进行3D坐标相关计算时，需要用到相机内参信息，但是在对图像进行缩放之后相机内参如何变化呢? https://dsp.stackexchange.com/questions/6055/how-does-resizing-an-image-affect-the-intrinsic-camera-matrix/6057#6057 ...
鱼眼相机1080P的标定内参转换为720P的内参&&鱼眼相机标定方法
John_ToStr的博客
04-26 752
鱼眼相机标定方法
相机的内参会改变吗_关于相机内参中的焦距fx和fy
weixin_33600376的博客
02-05 2761
当我们用OpenCV相机标定函数去标定相机时，我们能得到一个相机的内部参数，简称“内参”。内参是一个\(3 \times 3\) 的矩阵，\[A=\begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}\]其中\(c_x\)和\(c_y\)很容易理解，它们表示相...
【相机标定】相机标定中的坐标变换，内外参求解，畸变校正，标定代码
欢迎来到斑斓的博客，有问题私信交流
08-19 2875
本文采用彩色标注的方式，循序渐进，从理论推导和程序代码两个方面总结了传统相机标注的知识，适合备为复习和应用参考。
相机内参标定 Python实现 根据单应矩阵求出内参
11-08
其中，焦距（f）决定了图像的放大倍率，主点（C）是图像坐标系与物理世界坐标系的交点，而像素尺寸则影响了图像分辨率。标定过程就是通过一系列已知几何形状的物体（如棋盘格）的图像来估计这些参数。 在给定的描述...
vrep 深度相机（Vision Sensor）的内参计算
05-23 3699
在vrep做机器人视觉抓取实验时，需要用到深度相机，在vrep中深度相机的实现是使用vision_sensor（详细说明参考帮助文档的[V-REP User Manual -> Entities(scene objects and collections) -> scene objects -> vision sensors]）。本文描述如何计算perspective_mode的相机内参。 相机内参 关于相机内参参考：相机针孔模型详解 vision_sensor相关参数 vision_se
Kinect深度图与RGB摄像头的标定与配准
aipiano
07-07 6万+
自从有了Kinect，根据深度图提取前景就非常方便了。因此出现了很多虚拟现实、视频融合等应用。但是，Kinect自身的RGB摄像头分辨率有限，清晰度也不及一些专业摄像头，因此有了用第三方摄像头代替Kinect摄像头的想法。现在的问题是，如何将Kinect的深度图与第三方摄像头的RGB图像对准？ 我们知道，当使用Kinect的RGB时，有方便的MapColorCoordinatesToDepth(...
5.2 叙述相机内参的物理意义。如果一部相机的分辨率变为原来的两倍，而其他地方不发生变化，它的内参会如何变化？
汪汪黄狗的博客
08-18 5925
常见的相机的内参有焦距、主点、径向畸变和切向畸变。 焦距(Focal Length)：投影中心（光心）到物理成像平面的距离，即f 主点(Principal Point )：主光轴在物理成像平面上的角点，即cx，cy 径向畸变( Radial Distortion )：由镜片形状不规则引起的畸变 切向畸变(Tangential Distortion )：由镜片不完全与成像平面平行引起的畸变 分辨率...
标定相关知识
vegetablemwj的博客
07-19 260
标定相关知识
相机的内参和外参介绍
网络资源是无限的
04-09 2万+
相机的内参和外参介绍
图像的像素、分辨率、像元尺寸、大小、清晰度的关系
The63的博客
04-03 4万+
图像的像素： 图像是由像素所组成的，像素的多少表明摄像机所含有的感光元件的多少。像素是指一张图像中所有的像素数之和。 图像分辨率： 是指表达方式也为“水平像素数×垂直像素数” 像元尺寸： 是指一个像素在长和宽方向上所代表的实际大小 形象的用上图表示，像元尺寸就是这个图像中每一个黑色格子所表示的大小，单位一般都是微米。 像素就是这张图像中的所有黑格子的数量。 而分辨率就是长和宽各含有多少黑格子数量...
缩小或放大图像，对应的相机内参如何变化
qq_36265860的博客
12-24 4992
缩小或放大图像，对应的相机内参会等比例缩小或者放大： 首先来看一下相机坐标系下的点投影到图像坐标系下的投影方式: 其中，是相机坐标系，是相机坐标系下的点，是图像空间坐标系下的点。 假设 那么图像坐标系下投影的坐标为。 从上面的公式，并带入上面的值可以得到： 得到等式 现在如果图像缩小为原来的1/2。 那么都变为原来的1/2，那么可以推算出，也应该变为原来的1/2。所以如果缩小或放大图像，对应的相机内参也会按比例缩小，但注意齐次的位置仍然保持为1。 ...
计算机视觉-相机内参数和外参数
liulina603的专栏
10-28 11万+
相机内参数是与相机自身特性相关的参数，比如相机的焦距、像素大小等； 相机外参数是在世界坐标系中的参数，比如相机的位置、旋转方向等。 相机标定（或摄像机标定）： 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程
内参、外参、畸变参数三种参数与相机的标定方法与相机坐标系的理解
热门推荐
yangdeshun888的博客
05-09 15万+
  有国才有家，支持国产，生活中点滴做起，买手机就买华为，这是我们国家IT界的脊梁！！！  1、 相机参数是三种不同的参数。  相机的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。 opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。实际其fx=F*Sx，其中的F就是焦距上面的f,Sx是像素/没毫米即上面的dx，其是最后面图里的后两个矩阵进行先相乘，得出的，则把它看成整...
基础矩阵的估计-通过匹配的像点对计算两幅图像的基础矩阵---计算照相机矩阵（附GitHub代码）
CAnCErWu的博客
04-17 6589
基础矩阵的估计-通过匹配的像点对计算两幅图像的基础矩阵---计算照相机矩阵（附GitHub代码）基础矩阵的估计原理详述OpenCV 计算基础矩阵计算照相机矩阵 基础矩阵的估计原理详述 通过匹配点对估算基础矩阵 对极几何：基础矩阵是对极几何的代数表达方式。 基础矩阵表示的是图像像点p1到另一幅图像对极线l2的映射，有如下公式： l2=Fp1\ l_2 = Fp_1 l2​=Fp1...
图像缩放后相机内参如何变化的
sky的博客
08-18 3534
图像缩放之后相机内参变化 1. 问题描述 在对采集到的图像进行3D坐标相关计算时，需要用到相机内参信息，但是在对图像进行缩放之后相机内参如何变化呢? 在大多数书上只会给出结论(假设缩小一半): 2. 数学推导 以下函数把3D空间点P投影到像素坐标系中: 之后，得到非齐次的像素坐标. 可以简写为:其中为构成的投影矩阵的第行,在进行resize之后:因此: 转换回最初的投影方程: 与如下形式等价: 如果使用的是Matlab类似的索引由1开...
张正友标定出来的外参矩阵和内参矩阵分别是上面
最新发布
01-18
### 张正友相机标定方法中外参矩阵和内参矩阵的具体形式 #### 内参矩阵的形式 在张正友相机标定方法中，内参矩阵 \( A \) 描述了相机内部几何特性。该矩阵通常具有以下结构： \[ A = \begin{pmatrix} f_x & s & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}[^3] \] - \( f_x \) 和 \( f_y \) 是焦距，在像素单位下表示； - \( (c_x, c_y) \) 表示主点的位置，即图像中心的坐标； - \( s \) 表示传感器轴之间的倾斜度。 对于大多数现代相机来说，\( s \approx 0 \)，因为制造工艺使得传感器轴几乎垂直排列。 #### 外参矩阵的形式 外参矩阵描述的是世界坐标系到相机坐标系的变换关系。它由旋转矩阵 \( R \) 和平移向量 \( t \) 组成，具体表达为： \[ [R | t] = \begin{pmatrix} r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_x\\ r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_y\\ r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_z \end{pmatrix}[^1] \] 这里的 \( R \) 是一个 \( 3\times3 \) 的正交矩阵，用于表征旋转；而 \( t \) 则是一个三维列向量，代表从世界原点到摄像机位置的位移矢量。 当应用张正友的方法时，通过一系列棋盘格图案拍摄的数据来估计这些参数。每一对对应的世界坐标 \( M \) 和图像坐标 \( m \) 可以用来构建方程组并最终求得内外参矩阵中的未知数。 ```python import numpy as np # Example of constructing the intrinsic matrix with given parameters fx, fy, cx, cy = 700., 700., 640., 360. intrinsic_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) print("Intrinsic Matrix:\n", intrinsic_matrix) # Example of an extrinsic matrix representing rotation and translation from world to camera frame rotation_vector = np.random.rand(3) * 0.1 # Small random rotations around each axis translation_vector = np.random.randn(3) * 100 # Random translations along axes extrinsic_rotation, _ = cv2.Rodrigues(rotation_vector) extrinsic_translation = translation_vector.reshape(-1, 1) extrinsic_matrix = np.hstack((extrinsic_rotation, extrinsic_translation)) print("\nExtrinsic Matrix:\n", extrinsic_matrix) ```
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