基于openCV库的张正友标定法的一些实验结果

本文介绍了使用张正友标定法对手机鱼眼摄像头进行图像校正的实验,包括标靶图像的多角度采集、内参与畸变系数的计算、平均重投影误差分析及矫正结果展示。实验结果表明,该方法能有效改善超大畸变问题。

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前言

节选自本人毕设,论文太长不再赘述,具体原理请知网搜索张正友教授的论文。摄像头为手机鱼眼摄像头搭配苹果7进行拍摄,拍摄地点为天津师范大学。

5 测试与评估

5.1 标靶图像校正测试

我们使用摄像头拍摄多张照片,注意使标定板处在画面的不同位置,并使标定板在图片中占相对较大的比例。

5.1.1 测试样例

图5.1标定板图像采集1
图5.1标定板图像采集1
在这里插入图片描述
图5.2标定板图像采集2

在这里插入图片描述
图5.3标定板图像采集3
在这里插入图片描述
图5.4标定板图像采集4

在这里插入图片描述
图5.5 标定板图像采集5

5.1.2 输出参数

标定板投影到相机的2D点=畸变参数相机的投影矩阵标定板坐标到相机坐标的转换矩阵标定板坐标下的3D点。投影过程中我们未知的是等号左边的内容,已知的是等号右边的内容,但是标定中我们已知上面等式最左(2D)和最右(3D)两项,中间的一串是未知的,通过足够多的3D-2D对应,我们用某种方法(比如说zhang的算法)来求出中间一串未知量的值。求得"相机的投影矩阵标定板坐标到相机坐标的转换矩阵"之后分解他,便能得出不变的内参和随着每张画像变化的外参.完后不断迭代以便得到更精确地结果。
内参数据(内参数指的是3D到2D投影过程中用到的投影矩阵):
4.5297397607045195e+02 0. 360.
0. 4.5297397607045195e+02

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