不学会C++不改名

通过使用图像特征，如直线等几何不变性，并基于场景中的直线经过透视投影变换后所成的图像仍是直线的事实实现畸变校正；与通过不同视角拍摄的多幅图像之间的点的对应关系来求取镜头畸变参数。由于非可量测标定或自标定方法从本质上来讲都是基于绝对二次曲线或绝对二次曲面的方法，其最大的不足是其鲁棒性差，一般都要通过求解复杂的非线性方程来计算摄像机的内参数，从而导致运算速度和结果的精度都不理想。 可量测的非线性摄像机镜头畸变校正方法（下简称为RMC方法），可以被看成是分为两个过程：畸变模板校正...

文章提出了一种用 2 幅存在正交约束的场景图像进行三维重建的方法，该方法不需要事先标定相机的参数，就可以实现从 2 幅手持数码相机拍摄的人造规则景物图像中恢复三维结构。1 空间正交约束的消失成像 同一平面中相互平行和垂直的直线构成了线状纹理表面，当相机在不同角度拍摄时，纹理梯度方向将发生变换，但可以根据其消失点位置信息来恢复纹理表面朝向。图 1 所示的平面纹理和立体结构经透视成像后分别在图像上得到 2 个和 3 个消失点。1.1 相机空间映射变换 ...

其中，表示一个 3X4 的投影矩阵；是相机的外参旋转矩阵，是相机的外参位移矩阵；表示相机的内参矩阵，由相机本身的属性确定；为非零尺度因子。 一般相机的内参矩阵可以表示为如下一个 3X3 矩阵： 其中，和为相机在和方向上的焦距；和是光心的坐标，需要标定的内参矩阵拥有 4 个自由度。在某...

1 手眼标定的目的 简单来说，手眼标定的目的就是让机械手能精准定位到图像上的点。所需要建立的关系其实就是从机械手坐标系到像素坐标系的转换关系，可以记为： 我们知道，机械手可以被视为两部分：机械手基座（base）与机械手末端夹具（tool）（在这里我们不去考虑其中各个关节各自所带来的影响）。而像素坐标系又可以通过张正友标定法将其与相机坐标系（cam）相关联。至此，我们可以将上面看似抽象的问题进一步细化为：解决机械手基座坐标系到相机坐标系的转换关系，即： ...

1 问题概述 本例程演示了如何对一个 Eye-to-Hand 问题进行手眼标定，即相机与机器人基座是固定不动的，用于进行标定的标定板则固定于机械手末端的夹具上。 在本例程中，手眼标定的目的是为了解出两个未知量： 1）机器人基座在相机坐标系下的位姿：BaseInCamPose。 2）标定物在夹具坐标系下的位姿：ToolInBasePose。 理论上，需要至少三个机器人基座在相机坐标系下的位姿以及至少三个标定物在夹具坐标...

1 问题概述 本例程演示了在Eye-in-Hand的情况下，当标定板与机器人基准位置保持不变应该如何进行手眼标定。机器人通过标定板来进行手眼标定。在这样的情况下，手眼标定的目的是确定两个未知量： 1）在标定板坐标系下机器人基座的位姿（CalObjInBasePose） 2）在机器人末端工具中心点坐标系下相机的位姿（ToolInCamPose） 从理论上来说，至少需要获取在相机坐标系下的标定物的三个位姿。但实际上，却至少需要使用十个位姿...

本文主要介绍了机器人手眼标定的相关原理与思路，介绍了两种不同安装条件下如何通过同组固定点进行手眼标定，及通过解决 问题进行手眼标定，最后给出了手眼标定的相关评价方式。文章重在进行标定过程的梳理以及相关公式的推导，主要目的还是为了厘清什么是手眼标定，以及如何进行手眼标定。

在前述章节中，我们已经看到了将一幅图像变换为另一幅图像的操作。这些操作不能为我们提供图像中所包含物体的信息。为得到图像中的物体信息，我们必须进行图像分割，即提取图像中与感兴趣物体相对应的那些区域。描述的更正式些，分割操作以一幅图像作为输入而返回一个或多个区域或亚像素轮廓作为输出。3.4.1 阈值分割 最简单的分割算法是图像的阈值分割。阈值分割操作被定义为： 因此，阈值分割将图像ROI R内灰度值处于某一指定灰度值范围内全部点选到输出区域S中。如果...

在许多应用中，并不能保证被测物在图像中总是处于同样的位置和方向。所以，检测算法必须能过应对这种位置的变换。因此，首先要解决的问题就是检测出被测物的位置和方向，即被测物的位姿，我们假设此时被测物的位姿已知。此时，调整物体到检测所需位姿的最简单的方法就是对ROI的位姿进行适当的调整。 例如，如果我们知道一个物体被旋转了45°，那么在进行对物体的检测前，我们只需将ROI也旋转45°即可。但在一些情况下，图像必须先被变换（对准）得到一个标准位姿，然后进行检测。3.3.1 仿射...

尽管我们尽力来选择最佳的硬件配置，但是有时图像还是不够好，本节我们将介绍几种通用的图像增强技术。3.2.1 灰度值变换 除控制照明光源外，某些情况下通过算法调整图像的灰度值是必要的。调整图像灰度值的一个原因是由于图像对比度太弱，通过对照明光源的调整，这个问题通常只会局部发生，所以，我们也许只需增强局部的对比度。调整灰度值的另一个原因是图像的对比度或亮度同系统设定时已经发生了变化。比如在工作一段时间后由于光源的老化而造成图像对比度变弱。 灰度变换可被视...

根据之前所总结的张正友标定方法的相关知识点，以及一些已有程序，利用OpenCV实现一下整体的标定过程，所用的资源我会进行上传。 资源连接：Zhang'sCameraCalibration.zip-图像处理文档类资源-优快云文库1 准备数据集 根据张正友论文中所述，需要准备n幅具有m个角点的棋盘格图像，当n的个数大于3时，就可以解出相机的内参与外参，在这里准备了14幅棋盘格图像用于进行相机标定： 下面开始分析代码流程。2 ...

这篇学习笔记主要用于记录在学习张正友的标定文献时的一些需要进行记录的要点，张正友的文章最初发表于1998年2月，在如今看来依旧具有进一步学习的意义，本文多以翻译与概述前人文献为主，提炼其标定过程的核心思想，若有不妥当的地方，欢迎斧正。摘要 张正友（下文谨记为 张）提出了一种灵活的标定技术，用于标定相机：这种标定方式只需要通过相机获得一个包含至少两个轴向的平面图象，并且无论是相机还是用于进行标定的平面都可以进行自由移动（这些移动可以是未知的），同时还模拟了径向畸变（Rad...

一、什么是相机标定？ 任何传感器都存在一定的误差，从狭义上来说，标定就是去校正这部分的误差，让传感器尽量准确一点。 相机要进行标定的参数，跟相机实际的光圈、焦距大小有关，而这两个参数，在一般的工业相机中都是可调节的，所以需要我们针对实际情况进行标定。 常说的标定不光指纠正传感器的误差，当涉及到两个或者多个传感器的标定的时候，往往还包括计算出这些传感器间的相互位置关系。比如说在机器人系统中，我们经常需要在不同坐...

一、图像 很直观地，图像通道可以被简单看作是一个二维数组，这也是程序设计语言中表示图像时所使用的数据结构。因此，在像素(r，c)处的灰度值可以被解释为矩阵：中的一个元素。使用更正规的描述方式，我们能视某个宽度为高度为的图像通道为一个函数...

2.2 镜头 镜头是一种光学设备，用于聚集光线在摄像机内部成像。镜头的作用是产生锐利的图像，以得到被测物的细节。不同的镜头产生不同的成像几何，以及镜头的主要像差，像差会影响图像的质量，同时也会影响算法的相关精度。2.2.1 针孔摄像机 如果我们忽略光的波的特性，我们可以将光看作在同类介质中直线传播的光线。图2.17表示了针孔摄像机成像的模型。左端物体在右边像平面上成像。像平面相当于一个方盒子的一个面，在这个面的对面是针孔所在的面，针孔相当于投影的中心。针孔摄像机所...

2.1 照明 机器视觉中照明的目的是使被测物的重要特征显现，而抑制不需要的特征。为了达到这一目的，我们需要考虑光源与被测物间的相互作用。其中一个重要的因素就是光源和被测物的光谱组成。我们可以用单色光照射彩色物体以增强被测物相应特征的对比度。照明的角度可以用于增强某些特征。2.1.1 电磁辐射 如表2.1所示，光是一定波长范围内的电磁辐射。人眼可见的光称为可见光，其波长范围为380~780nm。波长比此短的光称作紫外光（UV）。更短的电磁辐射为X射线和伽马射线。波长...

一、机器视觉的应用领域 1）目标识别用来甄别不同的被测物体