相机内参和相机外参和标定

相机内参是单目视觉系统的关键参数,反映环境到图像的映射关系。由于制造误差和使用中可能的变动,实际内参与理论值有偏差,需要通过标定来确定。标定过程涉及世界坐标系、相机坐标系、CCD坐标系和像素坐标系的转换。理解这些坐标系有助于预测物体在图像中的像素位置。

在单目视觉系统中,最重要的参数之一是相机的内参坐标,它反映了环境信息到图像信息之间的映射关系,一个精确的内参系数是通过单目相机对观景进行观测和测量的首要保证,相机内参系统与相机感光片位置,镜头位置等有关系,虽然在制作相机时可以生产指定标准的元器件并按照指定的尺寸装配摄像头,通过这些标准可以计算出摄像头的内参,但不幸的是,由于工艺水平有限,元器件尺寸与标准值存在误差,同时装配位置也会与期望值存在偏差,使得真是的内参系数与理论值具有一定的偏差。另外,由于振动原因,在摄像头使用过程中,镜头可能产生位移或者松动,使得内参系数再次发生改变。因此,测量摄像头的内参系数是使用摄像头之前首先要进行的步骤,确定摄像头内参系数的过程称为摄像头标定或者相机标定。

### 相机内参标定方法 #### 相机内参标定 相机内参是指描述相机成像几何关系的一组数,包括焦距、主点坐标(图像中心)、像素尺寸以及可能存在的镜头畸变系数等。这些数主要与相机本身的硬件特性相关,如感光芯片的位置、镜头的设计装配精度等。 在实际操作中,通常使用棋盘格图案进行相机内参标定。具体步骤如下: - 准备一组不同角度拍摄的标准棋盘格图片。 - 使用工具如MATLAB Camera Calibrator应用程序或Halcon标定助手导入这些图片。 - 设置棋盘格的实际大小,并根据相机类型选择适当的畸变模型,例如对于标准相机可以选择三阶径向畸变模型[^1]。 - 执行标定过程后,软件会计算出相机内参矩阵及畸变系数。 - 检查重建平均误差,如果该值小于0.5,则认为标定结果可靠[^1]。 此,在Halcon环境中,用户需要指定标定板描述文件、像元尺寸镜头焦距等信息来完成内参标定[^2]。 #### 相机标定 相机指的是将世界坐标系中的点转换到相机坐标系下的旋转平移数。它反映了相机相对于某个固定考系的位置方向。 为了获取,可以采用已知内参的情况下对特定标定物(比如同样使用棋盘格)从不同位置角度拍摄的照片进行分析。当使用MATLAB时,通过Camera Calibrator应用得到的结果显示了标定板相对于相机的位姿;若要获得相机相对于标定板的,则需对该变换求逆[^1]。 而在Halcon中,一旦有了准确的内参数据,就可以利用用户自定义标定功能来进行仅针对标定。 #### 标定的重要性 由于制造公差以及长期使用过程中可能出现的机械位移,出厂时设定的理想内参往往不能准确反映实际情况。因此,定期执行相机标定以更新内外数是非常必要的,这对于保证视觉系统的测量精度至关重要[^3]。 #### 示例代码 以下是一个简化的Python函数示例,用于演示如何调用OpenCV库来进行基本的相机内参标定: ```python import cv2 import numpy as np # 假设已经准备好了棋盘格图片列表images # 棋盘格内部角点数pattern_size criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((pattern_size[0]*pattern_size[1], 3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1,2) objpoints = [] # 3d point in real world space imgpoints = [] # 2d points in image plane. for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Find the chess board corners ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None) # If found, add object points, image points (after refining them) if ret == True: objpoints.append(objp) corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) imgpoints.append(corners2) # Draw and display the corners cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners2, ret) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(500) cv2.destroyAllWindows() ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) ``` 这段代码展示了如何检测棋盘格角点并计算相机矩阵`mtx`畸变系数`dist`。关于更详细的计算以及手眼校准等内容,可考提供的GitHub项目链接中的`camera_calibrate`函数[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

papaofdoudou

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值