matlab消失线估计相机位置,利用消失点和消失线进行相机标定

消失点:在现实世界中平行的两条线,在图像中相交的点。

消失线:由水平(或竖直)方向上的消失点组成的线。

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利用消失点进行相机标定。

获取内参参数u0,v0,f:

消失点的重要性质:

消失点与光心的连线,平行于形成该消失点平面的平行线平行。

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所以在空间中互相垂直的平行线,对应的消失点与相机光心的连线互相垂直。

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pi是消失点对应的像素坐标系,K是内参矩阵,R是旋转矩阵,Xi是消失点对应的世界坐标系。

求解方程:

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对应求三个参数需要三个消失点联立成三个方程进行求解。

求对应的旋转矩阵R=[R1,R2,R3],把右侧消失点与光心的连线作为X轴,对应的世界坐标系为[1,0,0],把左侧消失点与光心的连线作为Z轴,对应的世界坐标系为[0,0,1],把竖直方向的消失点与光心的连线作为Y轴,对应的世界坐标系为[0,1,0],求解方程为:

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VPRight=K[R1,R2,R3][1,0,0]T

VPLeft=K[R1,R2,R3][0,0,1]T

VPTop=K[R1,R2,R3][0,1,0]T

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<think>好的,用户之前问过关于使用标定板进行相机内参标定的步骤,现在他问的是不通过标定板进行标定的方法。我需要先理解用户的需求,他可能在实际应用中遇到无法使用标定板的情况,比如在动态环境或者需要快速标定的时候。这时候用户需要替代方案,可能涉及自标定或者基于场景的方法。 首先,我需要回忆有哪些不依赖标定板的标定方法。常见的有基于消失的方法、自标定技术(如使用多视图几何)、基于运动的方法(如视觉里程计中的标定)、以及深度学习的方法。需要详细解释每种方法的步骤,并给出具体例子。 用户可能需要的是详细步骤,而不仅仅是概念。所以需要分说明,每个方法的原理、步骤、优缺以及可能的数学推导。例如,基于消失的方法需要三个正交方向的消失来计算内参矩阵,而自标定利用多幅图像之间的基础矩阵或本质矩阵来解算参数。 同时,用户可能对实际操作的可行性感兴趣,比如是否需要特定类型的图像,或者计算复杂度如何。例如,基于深度学习的方法需要训练数据,可能不适合没有相关资源的用户。而基于运动的结构恢复可能需要连续的图像序列,适用于视频数据。 另外,用户之前的问题中提到了张正友标定法,现在问的是不通过标定板,可能需要对比两者的优缺,指出非标定板方法的适用场景限制。比如,自标定可能精度较低,依赖足够的图像场景结构,而消失方法需要场景中有明显的几何结构如建筑物。 还需要考虑用户可能的实际应用场景,比如是否是移动机器人、无人机或者其他领域,不同场景下适用的方法可能不同。例如,无人机拍摄的视频可能适合基于运动的方法,而室内结构化环境可能适合消失方法。 最后,需要总结各种方法的步骤,给出实际操作的建议,例如推荐工具或库,如OpenCV中的相关函数,或者使用MATLAB的工具箱,以及可能需要的数学工具如SVD分解、非线性优化等。 需要注意的是,用户可能对数学推导有要求,但也要保持步骤的实用性,避免过于理论化。同时,确保回答结构清晰,分明确,方便用户理解应用。</think>在不使用标定板的情况下进行相机内参标定,通常称为“自标定”或“无标定标定”。这类方法依赖于场景中的几何约束(如消失、多视图几何、运动恢复结构等)。以下是几种典型方法的详细步骤算法: --- ### **1. 基于消失标定方法** **原理**:利用场景中正交方向的消失(如建筑物、地板、墙壁的交线)构建约束,求解内参矩阵。 #### **步骤**: 1. **提取消失**: - 从图像中检测至少两组正交直线(如水平、垂直、深度方向)。 - 通过直线计算消失(例如,水平方向直线消失 \( v_x \),垂直方向交为 \( v_y \),深度方向交为 \( v_z \))。 2. **构建内参约束**: - 假设主 \( (c_x, c_y) \) 为图像中心,且轴倾斜因子 \( s=0 \),则消失满足: \[ v_x^T \omega v_y = 0, \quad \omega = K^{-T} K^{-1} \] - 若已知三个正交消失 \( v_x, v_y, v_z \),内参矩阵可解为: \[ f_x = \sqrt{\frac{\|v_z - c\|^2 \cdot (v_x - c)_x^2}{(v_x - c)_x^2 + (v_y - c)_y^2}}, \quad f_y = \sqrt{\frac{\|v_z - c\|^2 \cdot (v_y - c)_y^2}{(v_x - c)_x^2 + (v_y - c)_y^2}} \] (\( c \) 为主坐标) 3. **优化**:通过多组消失联立方程,使用最小二乘法或非线性优化求解内参。 #### **适用场景**:包含正交直线结构的场景(如室内、建筑图像)。 --- ### **2. 基于多视图几何的自标定(Kruppa方程)** **原理**:利用多幅图像间的极几何关系(基础矩阵 \( F \) 或本质矩阵 \( E \))构建约束(Kruppa方程),求解内参矩阵。 #### **步骤**: 1. **特征匹配**: - 对多幅图像提取特征(如SIFT、ORB),并进行匹配。 - 计算基础矩阵 \( F \)(通过8算法 + RANSAC)。 2. **Kruppa方程推导**: - 本质矩阵 \( E = K^T F K \),分解 \( E \) 为 \( [t]_\times R \)。 - Kruppa方程将极线与内参矩阵关联,具体形式为: \[ F \omega F^T = [e']_\times \omega [e']_\times^T \] 其中 \( \omega = K^{-T}K^{-1} \),\( e' \) 为对极的齐次坐标。 3. **非线性优化**: - 假设主固定或作为变量,联立多个视图的Kruppa方程,通过最小化方程残差优化 \( K \)。 #### **适用场景**:无序图像集合(如互联网图片),需至少5对匹配计算 \( F \)。 --- ### **3. 基于运动恢复结构(SfM)的标定** **原理**:通过多视角图像序列恢复相机运动场景结构,同时优化内参。 #### **步骤**: 1. **特征跟踪**: - 假设初始内参(如主为图像中心,无畸变),计算基础矩阵或本质矩阵,分解出初始外参 \( R, t \)。 3. **捆绑调整(Bundle Adjustment)**: - 构建优化问题,联合优化所有内参、外参3D坐标: \[ \min_{K, R_i, t_i, P_j} \sum_{i,j} \| p_{ij} - \pi(K, R_i, t_i, P_j) \|^2 \] 其中 \( \pi \) 为投影函数,\( P_j \) 为3D坐标。 4. **工具实现**: - 使用COLMAP、OpenMVG等开源SfM工具自动完成标定。 #### **适用场景**:视频序列或有序图像,需场景有足够的视差变化。 --- ### **4. 基于深度学习的标定方法** **原理**:训练神经网络从单张或多张图像中直接预测内参。 #### **步骤**: 1. **数据准备**: - 合成或采集带有已知内参的图像数据集(如使用虚拟相机渲染不同内参的图像)。 2. **网络设计**: - 输入为图像,输出为 \( f_x, f_y, c_x, c_y \) 及畸变系数。 - 常用网络:CNN + 全连接层(如论文《DeepFocal: A Method for Direct Focal Length Estimation》)。 3. **训练与推理**: - 损失函数:均方误差(MSE)或重投影误差。 - 部署时,输入任意图像即可预测内参。 #### **适用场景**:快速标定,但依赖大量训练数据泛化能力。 --- ### **5. 基于纯旋转运动的标定** **原理**:若相机绕其光心旋转(无平移),则多幅图像间的单应性矩阵可直接关联内参。 #### **步骤**: 1. **采集纯旋转图像**: - 固定相机位置,仅旋转相机拍摄多幅图像(如云台控制)。 2. **计算单应性矩阵**: - 对相邻图像计算单应性矩阵 \( H \)。 - 纯旋转时,单应性矩阵满足 \( H = K R K^{-1} \)。 3. **分解内参**: - 通过多组 \( H \) 矩阵联立方程,使用SVD分解或非线性优化求解 \( K \)。 #### **适用场景**:可控旋转的相机(如监控摄像头)。 --- ### **总结与操作建议** 1. **方法选择**: - **结构化场景**:优先使用消失法。 - **无序多视图**:使用Kruppa方程或SfM。 - **动态视频**:SfM + 捆绑调整。 - **快速部署**:深度学习模型。 2. **工具推荐**: - **消失标定**:手动选择直线或使用OpenCV的 `HoughLines`。 - **SfM标定**:COLMAP、OpenMVG。 - **深度学习**:PyTorch或TensorFlow实现定制模型。 3. **注意事项**: - 无标定板方法的精度通常低于基于标定板的方法。 - 需场景提供足够的几何约束(如正交线、多视角重叠)。 - 非线性优化易陷入局部最优,需合理初始化参数。 --- ### **示例:消失法实操步骤(以建筑图像为例)** 1. **检测直线**: ```python import cv2 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) ``` 2. **聚类消失**: - 对检测到的直线按方向聚类(水平、垂直、深度)。 - 计算每类直线的交消失)。 3. **求解内参**: - 假设主为图像中心 \( (w/2, h/2) \)。 - 根据消失坐标联立方程,求解 \( f_x, f_y \)。 4. **验证**: - 使用求解的内参去畸变,观察直线是否恢复平直。 --- 通过上述方法,即使没有标定板,也可以实现相机内参的估计,但需根据场景特选择合适策略。
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