标定参数的求解

最新推荐文章于 2024-06-04 22:29:49 发布
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#摄像机标定

这篇博客详细记录了作者在研究摄像机标定过程中的心得体会，主要聚焦于张正友标定方法，探讨了从像素坐标到世界坐标的转换关系，包括内参如主点坐标、焦距和斜率，以及外参如旋转矩阵和平移矩阵。同时，提到了畸变系数的求解，但指出可能不求所有参数，并预告后续内容将介绍具体的参数求解方法和MATLAB实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >



看了很久的摄像机标定，把心得体会记录一下吧，以后自己要用也可以看看，要是能帮到别人就更好了。

本文使用的是张正友标定方法，

 

至于那些坐标系之间的相互推导网上大把大把，就不说了

直接写出从像素坐标到世界坐标的关系

 

摄像机标定中主要是求解各种参数，内参，外参

上面的A就是内参矩阵，

[R t]就是外参矩阵

 

内参包括

principal point（u0,v0）

Focal length

 

Skewness

 

外参

包括旋转矩阵 R平移矩阵t

 

当然还包括畸变模型中的畸变系数

K1 k2 k3 p1 p1

可能不会全部求解出来

 

下面的几篇就具体介绍如何求解

这些参数，以及如何用MATLAB代码表示

ardupilot开发 --- 相机参数标定原理 篇
记录老板的每次pua，分享领导每天的毒鸡汤...
01-23 601
ardupilot开发 --- 相机参数标定
基于halcon的标定参数求解
qq_39467811的博客
10-22 1019
标定原图代码结果 原图 代码 * 关闭当前的图像窗口 dev_close_window () * 以指定的位置、尺寸、背景颜色打开一个新的窗口 dev_open_window (0, 0, 768, 576, 'black', WindowHandle) * 取消所有自动更新 dev_update_off () * 设置绘制模式 dev_set_draw ('margin') * 设置显示线宽 dev_set_line_width (3) * 设置显示字体 set_displa
相机标定求解相机内参数
Yisnow.的博客
02-20 778
1、相机标定可以求得相机内参数。 张氏标定法：用于标定的棋盘格是特制的，其角点坐标已知。标定棋盘格是三维场景中的一个平面∏，棋盘格在成像平面为π(知道了∏与π的对应点坐标之后，可求解两个平面1对应的单应矩阵H)。 注：根据相机成像模型，P为标定的棋盘坐标，p为其像素点坐标。则，通过对应的点坐标求解H后，可用于求K,R,T。 2、设棋盘格所在平面为世界坐标系上XOY平面，则棋盘格上任一角点...
高精度地图应用（二）参数标定
青菜虫虫的专栏
08-13 1384
整个系统框架图是这样的，让我再重新解释一下： 首先对系统做一些标定工作，包括三个对齐：内参标定、安装角标定、时间同步。内参标定就不多解释了，就是求焦距fx，fy、像主点cx，cy、畸变参数D。安装角是指相机相对于车身的坐标系偏转，包括俯仰角pitch、偏转角yaw，滚转角roll，以及车身高度h，这四个参数决定了后面单帧重建的效果： 关于这四个参数的标定方法首先要了解这四个参数是如何影响单帧重建的： 如果pitch不对，则重建出来的车道线将不平行，如pitch不够将导致车道线近大远小，如： ...
摄像机标定过程求解需要多少参数（简略总结）
chgm_456D的专栏
10-09 1241
在OpenCV中，有4个内参(fx, fy, cx, cy)和5个畸变参数——3个径向(k1, k2, k3)和2个切向(p1, p2)。  内参数直接与棋盘所在的空间的3D几何（外参）相关，二畸变参数则与点集如何畸变的2D几何相关。对于畸变参数，需要已知模式的3个角点所产生的6组信息。对于内参的计算中，利用1个棋盘视场。对于外参，需要知道棋盘位置。对棋盘6个不同的视场的图像，需要3个旋转参
IMU参数标定学习笔记
极客园地
07-20 4648
标定IMU，就需要对IMU误差的来源进行建模，其实IMU测量过程中的误差是由很多不同的方面所引起的，建模是对一些比较明显的误差，已知的原因把它构建成数学模型，一些我们不知道的误差源那么就无视它，因为把所有误差都考虑进来会很复杂，这个是没有必要的。我们主要关心三个方面的误差来源
机器人视觉引导中标定参数同步求解方法.pdf
08-14
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三维重建——相机几何参数标定
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相机的内参标定（实现原理+具体操作流程+实验结果）
qq_41361687的博客
07-04 2万+
越靠近透镜的边缘，改变的角度也就越大，这会造成相机所成的像产生距离上的拉伸以及形状的改变。我们需要做的是，移动标定板的位姿，包括上下左右，远近，以及俯仰（总结来说，就是在能够检测出角点的情况下，使标定板尽可能出现在相机视场中的每个位置）使得标定界面中的四个指标X，Y，Size，Screw下边的线尽可能拉满。实际上，相机的畸变是非线性的，不能再简单地通过相似三角形来计算并修正，曾经的相机标定需要用到精密的参照物与复杂的操作，直到一位我们国人大佬，张正友博士提出了一套著名的使用棋盘格的标定法——张氏标定法。
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一直都想写一写这个主题，但是，一直都感觉有点虚，也没有去整理。在网上搜了一下，发现大多数都是转来转去，看着也是似懂非懂的，让人很老火。所以，我就按照自己的理解，尽量简单易懂一点，也便于以后的应用。如有不足或者错误之处请指出，还请指出。 1、相机标定的意义 在机器视觉领域，相机的标定是一个关键的环节，它决定了机器视觉系统能否有效的定位，能否有效的计算目标物。相机的标定基本上可以分为两种，第一种是...
标定相机参数
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机器视觉学习笔记（4）——单目摄像机标定参数说明标签： 机器视觉1.针孔摄像机模型 在介绍摄像机标定参数之前，需要先简单说一下针孔摄像机的原理。投影平面到小孔的距离为焦距f，物体到小孔的距离为Z，其中物体和投影是倒立相似的关系，下图为针孔摄像机的投影示意图： 如果按照实际的投影关系建立坐标系，那么投影坐标和物体坐标的符号总是相反的，考虑起来不太方便，于是在“数学上”把投影平面平移到其关于小孔对称的位
IMU参数辨识及标定
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方差分析，得到了器件的量化噪声、角度随机游走、角速率随机游走、零偏不稳定性噪声、速率斜坡，仔细看，这些都是对零偏质量的分析，也可以直观的理解为零偏的波动和漂移程度，这里面并没有分析零偏本身的大小，而这个才是我们标定里要去估计的那个常值误差。现在得到的结果的单位是rad/s和m/s^2，噪声是个能量概念或者说功率概念，我们还要把标定得到的参数归一化到每单位sqrt(hz)尺度下,即/aqrt（Hz）。数据包播放结束之后，在/imu_utils/data/这个文件夹下会出现一系列的参数文件，如上图所示。
【相机参数标定评价——看这一篇就够了】
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