双目摄像头标定

本文介绍如何使用Matlab进行双目相机标定的过程,包括制作棋盘格图像、利用Matlab工具箱进行标定及如何将Matlab的标定结果转换为Opencv可用的参数。

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本文选择使用Matlab进行标定。

标定过程分3步,接下来分步详细展开:

 

  1. 使用棋盘格生产图像
  2. 使用图像在Matlab中标定
  3. 使用标定系数

第一步:使用棋盘格生产图像 

  1. 打印棋盘格纸(这一步建议选择矩形棋盘格,否则容易因为原点不同出现标定偏差,本文版本放在文末了)
  2. 在目录下创建两个文件夹:frameRight、frameLeft
  3. 执行ImageCaptureFromCamera.py
  4. 分别使得棋盘在两个摄像头视野中的不同角度,按空格键创建图片

第二步:使用图像在Matlab中标定

  1. 参考Matlab官网介绍(https://cn.mathworks.com/help/vision/ug/stereo-camera-calibrator-app.html?s_tid=gn_loc_drop
  2. 打开Matlab的Stereo Camera Calibrate应用
  3. 添加图片,1选择Left目录,2选择Right目录,长度填入真实棋盘长度(18)mm
  4. 径向畸变选择3参数,选择切向畸变
  5. 开始校正
  6. 导出参数

第三步:使用标定系数

  1. 参考Opencv官网(https://docs.opencv.org/3.3.1/d9/d0c/group__calib3d.html#ga617b1685d4059c6040827800e72ad2b6
  2. 调用Opencv的stereoCalibrate()函数
  3. 参数对应关系如下:
    Matlab Opencv 
    RotationOfCamera2
    TranslationOfCamera2 
    CameraParameters1.IntrinsicMatrix left_camera_matrix
    CameraParameters1.RadialDistortionleft_distortion
    CameraParameters1.TangentialDistortionleft_distortion
    CameraParameters2.IntrinsicMatrixright_camera_matrix
    CameraParameters2.RadialDistortionright_distortion
    CameraParameters2.TangentialDistortionright_distortion
    注意,distortion:Opencv的参数是一个,Matlab有两个需要进行组合,组合方式如下:

    camera_matrix:Opencv的参数是由Matlab参数转置得到的。


    特别感谢:清华大学的董同学指导。

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于双目摄像头标定板的使用方法和教程,或者使用OpenCV的双目相机标定流程。首先,我要回忆一下系统级指令里的要求,确保回答符合格式和内容要求。 首先,用户提到了参考的引用资料,引用1是关于单目摄像头标定和畸变矫正的,而引用2是有关双目摄像头标定,特别是使用棋盘格标定板和OpenCV的函数。因此,我需要结合引用2中的信息来构建回答,同时可能需要补充其他步骤。 用户的问题主要集中在双目摄像头标定板的资料、使用方法、教程以及OpenCV的标定流程。根据我的知识,双目标定通常包括以下几个步骤:准备标定板、采集图像、检测角点、计算相机参数、立体校正等。需要详细说明每一步的具体操作和OpenCV函数的使用。 接下来,我需要确保回答符合用户的要求:结构清晰,分步骤解决问题,引用相关文献。同时,根据系统指令,生成相关问题,并正确使用LaTeX格式。例如,在提到坐标转换或数学公式时,需要使用$$...$$或者$...$。 首先,标定板的选择。引用2提到使用棋盘标定模板,所以标定板通常使用棋盘格图案,OpenCV的findChessboardCorners函数用于检测角点。需要说明标定板的规格,比如黑白棋盘,通常推荐使用不对称的圆圈网格,但这里用户提到的是棋盘格,所以可能需要解释棋盘格的大小(如9x6角点)。 然后是标定步骤。分步讲解:准备标定板、采集图像、检测角点、亚像素细化、标定参数计算、立体校正。每一步需要对应的OpenCV函数,比如stereoCalibrate用于双目标定,stereoRectify进行校正,initUndistortRectifyMap和remap用于图像校正。 同时,要确保使用正确的中文术语,例如“亚像素级精度”对应FindCornerSubPix函数。需要提到标定结果的评价指标,如重投影误差,以及如何验证标定效果,比如查看校正后的图像对齐情况。 在引用方面,引用2提到了findChessboardCorners和FindCornerSubPix,所以需要在对应的步骤后添加引用标识[^2]。此外,可能还需要补充其他引用来源的信息,但用户只提供了引用1和2,因此主要依赖引用2的内容。 生成的相关问题需要围绕双目标定的难点、标定板要求、标定失败处理、标定结果应用等,确保问题有针对性,帮助用户进一步探索。 最后,检查LaTeX格式是否正确,例如数学公式是否需要,但在这个问题中可能涉及相机模型中的公式,比如投影矩阵或畸变系数,但用户的问题更偏向流程而非数学推导,所以可能不需要太多公式。不过如果有提到坐标转换,可能需要使用矩阵表示,例如相机的内参矩阵用$K$表示,但根据用户示例,可能不需要强制加入公式,除非必要。 总结回答的结构: 1. 标定板选择:棋盘格规格,打印要求,引用2中的检测方法。 2. 标定流程分步骤,每个步骤详细说明,使用的OpenCV函数。 3. 代码示例,可能用C++或Python,但用户引用中提到了C++和Python代码,所以可能需要提供两种,但用户示例中的代码是Python,但引用里的教程是C++,所以可能需要说明两种语言的函数调用。 4. 相关问题和引用标记。 现在需要将这些整理成自然的中文段落,确保符合格式要求,正确引用,并生成相关问题。</think>### 双目摄像头标定使用OpenCV标定流程 #### 1. 标定板选择准备 双目摄像头标定通常使用棋盘格标定板,其角点数量需满足算法检测要求(如$9 \times 6$黑白交替棋盘)。标定板需满足以下条件: - 平面平整度高,图案清晰无变形 - 打印比例准确(可通过实际测量验证) - 在不同角度/距离下拍摄时,需覆盖摄像头视野的多个区域 #### 2. 标定流程步骤 **步骤1:采集标定图像** - 固定双目摄像头,移动标定板或调整摄像头位姿 - 同时拍摄至少15-20组图像对(左右摄像头同步采集) - 确保标定板在图像中呈现倾斜、旋转、远近等多样化姿态 **步骤2:角点检测亚像素优化** ```python # Python示例(需安装OpenCV) import cv2 # 检测棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray_image, (width, height)) # 亚像素级优化 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) cv2.cornerSubPix(gray_image, corners, (11,11), (-1,-1), criteria) ``` 该过程通过`findChessboardCorners`粗定位角点,再使用`cornerSubPix`提升精度至亚像素级 **步骤3:双目参数标定** 使用`stereoCalibrate`函数计算以下参数: $$ \begin{cases} \text{相机内参矩阵}K_1,K_2 \\ \text{畸变系数}D_1,D_2 \\ \text{旋转矩阵}R \\ \text{平移向量}T \\ \end{cases} $$ 标定代码框架: ```cpp // C++示例 double rms = stereoCalibrate( objectPoints, imagePointsL, imagePointsR, cameraMatrixL, distCoeffsL, cameraMatrixR, distCoeffsR, imageSize, R, T, E, F, CALIB_FIX_INTRINSIC // 根据需求调整标志位 ); ``` **步骤4:立体校正** 通过`stereoRectify`计算校正映射矩阵,再使用`initUndistortRectifyMap`和`remap`实现实时校正: ```python # 计算校正参数 R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify( cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R, T ) # 生成映射表 map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(...) map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(...) # 实时校正 rectified_L = cv2.remap(imgL, map1x, map1y, cv2.INTER_LINEAR) ``` #### 3. 验证标定效果 - **重投影误差**:标定结果应小于0.5像素 - **双目对齐验证**:校正后的图像对应在同一水平线(极线约束) - **深度图生成**:使用BM/SGBM算法验证视差计算有效性
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