计算机视觉——相机模型与参数标定

目录

相机参数标定

一、相机内参矩阵原理

二、相机标定方法——张正友标定法

2.1方法描述

2.2计算内参和外参的初值

三、实验：Matlab实现

3.1实验数据

3.2实验过程

3.3实验结果

四、实验总结

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相机参数标定

在拍摄中，相机可能会出现畸变，用软件的方法校正生成的图像，避免拍摄出的图像产生桶形和枕形畸变

不同的镜头的在生产和组装过程中的畸变程度各不相同，通过相机标定可以校正这种镜头畸变，生成矫正后的图像。

一、相机内参矩阵原理

设P=(X,Y,Z)为场景中的一点，在针孔相机模型中，其要经过以下几个变换，最终变为二维图像上的像点p=(μ,ν)
1、将P从世界坐标系通过刚体变换(旋转和平移)变换到相机坐标系，这个变换过程使用的是相机间的相对位姿，也就是相机的外参数。
2、从相机坐标系，通过透视投影变换到相机的成像平面上的像点p=(x,y)
3、将像点p从成像坐标系，通过缩放和平移变换到像素坐标系上点p=(μ,ν)
相机将场景中的三维点变换为图像中的二维点，也就是各个坐标系变换的组合，可将上面的变换过程整理为矩阵相乘的形式

二、相机标定方法——张正友标定法

2.1方法描述

使用棋盘格标定的方法，将照片中的三维信息压缩为二维（Z=0)
在张氏标定法中，用于标定的棋盘格是三维场景中的一个平面Π，其在成像平面的像是另一个平面π，知道了两个平面的对应点的坐标，就可以求解得到两个平面的单应矩阵H。其中，标定的棋盘格是特制的，其角点的坐标是已知的；图像中的角点，可以通过角点提取算法得到（如Harris角点），这样就可以得到棋盘平面Π和图像平面π的单应矩阵H。

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