【计算机视觉】 摄像机标定

本文详细介绍了摄像机标定的过程及背后的几何原理,包括齐次坐标的概念、线性变换的不同类型及其应用,如欧式变换、仿射变换和透视变换等。此外,还深入探讨了相机成像过程中的关键因素,比如针孔模型、弱透视投影以及各种常见的像差问题。

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摄像机标定

齐次坐标

齐次坐标,将欧氏空间的无穷远点,与投影空间中有实际意义的消失点,建立起映射关系

把齐次坐标转化为笛卡尔坐标的方法:是前面n-1个坐标分量分别除以最后一个分量即可

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一些解释和性质:

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比较好的理解:

表达一个点比一个向量需要额外的信息。如果我写出一个代数分量表达(1, 4, 7),谁知道它是个向量还是个点!

如果用齐次坐标————上面的(1, 4, 7)如果写成(1,4,7,0),它就是个向量;如果是(1,4,7,1),它就是个点。因此可以用齐次坐标很好的将向量和点统一起来表示。

详见:https://blog.youkuaiyun.com/wonengguwozai/article/details/126123349

线性变换

线性变换包括:欧式变换Euclidean、仿射变换affine和透视变换projective。

欧式变换Euclidean

欧式变换保持了长度和角度平移旋转是欧式变换。也叫刚体变换。

平移

将一个点从一个位置转换到另一个位置

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