机器视觉的相机标定

最新推荐文章于 2025-10-13 23:51:34 发布
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#机器视觉 #相机标定

本文介绍了相机标定的目的和过程，包括坐标系转换、相机内外参数、畸变校正以及单应性矩阵的求解。通过解析坐标变换，阐述了从像素坐标到世界坐标系的转换，讲解了相机标定在机器视觉中的重要性，并提到了OpenCV和Halcon等工具在实际标定中的应用。

部分内容参考了知乎专栏，感谢该大神的无私分享

相机标定

一.目的

相机标定是为了获得从像素坐标系到世界坐标系的转换矩阵，该矩阵由相机的内参和外参决定，当我们求出该矩阵后我们便可以通过像素坐标直接得出世界坐标，从像素坐标到世界坐标的转换过程如下：

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机器视觉-标定篇
weixin_45295333的博客
09-21 836
其中：（u,v）是特征点的图像坐标，（u0,v0） 光轴中心的图像坐标，（kx ky ）是X 轴，Y 轴方向的放大系数，（xc yc zc） 是特征点在摄像机坐标系下坐标， Mc 是摄像机内参数矩阵。最常用的自适应阈值分割是Otsu方法，该方法使用统计学的方法确定最优的阈值，适用于一般的图像，但是不太适合于棋盘格上激光条纹的分割。选取激光条纹中心线上的两个点作为激光条纹的特征点，为了提高激光条纹中心线的提取精度，利用最小二乘法拟合方法对细化后的激光条纹直线进行处理。
机器视觉之相机标定
鲲鹏望舒
02-16 5626
机器视觉 机器视觉（Machine vasion）：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而...
机器视觉系统的标定方法.pdf
05-10
机器视觉系统的标定方法，精品，学习容易。。。。。。。
机器视觉九点标定（现场实用版）
最新发布
linxiaozi2020的博客
10-13 941
在机器视觉中，旋转矩阵用于描述相机坐标系与世界坐标系之间的空间位置关系，通过旋转矩阵可以实现坐标系变换。点标定的算法主要用于建立相机像素坐标与机械手世界坐标之间的转换关系。个点的图像坐标和对应的机械坐标，直接计算转换矩阵，核心原理就是最小二乘拟合。点标定的核心在于通过少量的点来精确计算坐标转换关系，适用于。）：以光轴与成像平面的交点为原点，单位为毫米。变换矩阵的仿射变换参数的计算。）：以图像左上角为原点，单位为像素。从点和角计算一个刚性的仿射变换。从点和角计算一个刚性的仿射变换。
机器视觉——相机标定
hangl_ciom的博客
06-27 2万+
1 机器视觉为什么要做相机标定 机器视觉是采用相机成像来实现对三维场景的测量、定位、重建等过程。是一个利用二维图像进行三维反推的过程，我们所处的世界是三维的，而图像或者照片是二维的，可以把相机认为是一个函数，输入量是一个三维场景，输出量是一幅二维图像。正常来说，这个从三维到二维的过程是不可逆的。 如果我们能够找到一个合适的数学模型，来近似以上这个三维到二维的过程，然后找到这个数学模型的反函数，就可以实现二维到三维的的反过程，即：用简单的数学模型来表达复杂的成像过程，并且求出成像的反过程。 在前几篇文章《机
计算机视觉-相机标定(Camera Calibration)
weixin_43890415的博客
05-21 7万+
1.相机标定基本原理 1.1简介 相机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵PPP的过程 基本的坐标系 世界坐标系：用户定义的三维世界的坐标系，为了描述目标物在真实世界里的位置而被引入。 相机坐标系：在相机上建立的坐标系，为了从相机的角度描述物体位置而定义，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。 图像坐标系：为了描述成像过程中物体从相机坐标系到图像坐标系的投影透射关系而引入，方便进一步得到像素坐标系下的坐标。 一般来说，标定
精选资源
机器视觉相机标定（相机内部参数标定，外部参数标定，测距示例）
04-14
机器视觉相机标定是机器视觉系统建立的基础，主要通过一系列的计算方法确定相机的内外参数，从而实现精确的测量和三维重建。相机标定分为内部参数标定和外部参数标定两个主要部分。内部参数包括焦距、主点坐标、畸变...
精选资源
CalibrateCamera-master.rar_c#相机 标定_机器视觉_机器视觉C_标定_视觉
07-15
在机器视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它能够帮助我们精确地理解摄像头捕捉到的二维图像与实际三维世界之间的关系。本项目名为"CalibrateCamera-master"，提供了使用C#语言进行相机内参数标定的实现，适用...
机器视觉中的相机标定方案
xioayanran123的博客
03-10 497
张氏标定法使用二维方格组成的标定板进行标定，通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值，再利用非线性最小二乘法估计畸变系数，最后使用极大似然估计法优化参数。机器视觉中的相机标定是为了确定相机的内部参数（如焦距、主点坐标、畸变系数等）和外部参数（如旋转矩阵、平移向量等），从而建立三维世界坐标系中的点与二维图像坐标系中的点的映射关系。相机自标定法：不需要知道图像点的三维坐标，通过计算某一点在不同拍摄角度的场景图中的相对关系来确定相机标定的参数。算法参数：根据具体情况调整标定算法的参数，以获得更好的标定结果。
机器视觉标定讲解
linxiaozi2020的博客
06-10 2180
备注：在获取标定图像时，标定板不动，机器人末端的摆动要尽可能的全面，绕各 个轴的旋转角要尽量的大。理论上图像越多， 角度越全面，标定精度越高。首先要获取相机的初始内参（焦距，畸变系数，单个像素的宽，单个像素高，图像 坐标的中心值横坐标，图像坐标中心值的纵坐标，图像宽度，图像高度）的方法，即已知多个点， 在像素坐标系的二维坐标， 和在世界坐标系的三维坐标，并且已知内参， 求解旋转平移矩阵。外参标定的核心是：已知多个点分别在相机坐标系下的坐标和在世界坐标系下的坐标， 求它们之间的映射关系。
Halcon 双相机标定与拼图（二）
weixin_39354845的博客
06-05 4195
多相机标定
机器视觉（三）：摄像机标定技术
刘躺的博客
11-04 3537
机器视觉（三）：摄像机标定技术🌏🧐🦄🪐空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数，为了得到这些参数而进行的实验与计算的过程称为摄像机标定。在标定过程中通常要利用数学方法对从数字图像中获得的数据进行处理。通过这些数学处理，可以得到摄像机的内部和外部参数。
相机内参矩阵、外参矩阵、畸变矩阵
qq_43742590的博客
11-29 5万+
1、相机针孔模型 图中，X坐标系是针孔所在坐标系，Y坐标系为成像平面坐标系，P为空间一点，小孔成像使得P点在图像平面上呈现了一个倒立的像。 齐次形式： 在此，我们先暂时舍弃比例因子f/x3，只建立[y1 y2 1]与[x1 x2 x3]的关系，可以得到表达式 由于舍弃了一个比例因子，等式不再成立，因此使用~来表示二者之间的相似关系。 因为 所以 2、相机矩阵（camera matrix...
摄像头标定与畸变矫正
一行一生
08-26 1613
1.基础知识 成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由 世界坐标系 转换到 摄像机坐标系 ，然后再将其投影到成像平面 ( 图像物理坐标系 ) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面 ( 图像像素坐标系 ) 。 2. 什么是摄像头参数 1）相机矩阵：包括焦距（fx，fy），光学中心（Cx，Cy），完全取决于相机本身，是相机的固有属性，只需要计算一次，可用矩阵表示如下：[fx, 0, Cx; 0, fy, cy; 0,0,1]; 2) 畸变系数：畸变数学模型的5个参数 D...
相机标定（1）内\外参矩阵和畸变矩阵
知识搬运工的博客
02-17 4万+
相机标定可以说是计算机视觉/机器视觉的基础。分为以下内容： 相机标定的目的和意义 相机成像过程的简化与建模 针孔相机模型的数学描述 标定针孔相机模型的参数 相机标定的目的和意义 我们所处的世界是三维的，而照片是二维的，这样我们可以把相机认为是一个函数，输入量是一个场景，输出量是一幅灰度图。这个从三维到二维的过程的函数是不可逆的。 相机标定的...
输入为鱼眼相机图片，单应矩阵H的计算
weixin_39608351的博客
11-10 846
单应H的计算如下： 1.先将图片（图片中要有一张棋盘图）畸变矫正,如下： 2.再将矫正图中计算角点数量和位置，最终只保存左上，左下，右上，右下四个角点的信息： 3.使用这角点信息，使用函数：getPerspectiveTransform（）获取H矩阵。具体代码： #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; usi...
机器视觉：（1） 单应矩阵Homography
BugMe的博客
06-18 1139
本文转自这里 在计算机视觉中，平面的单应性被定义为一个平面到另外一个平面的投影映射。因此一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。如果点Q到成像仪上的点q的映射使用齐次坐标，这种映射可以用矩阵相乘的方式表示。若有一下定义： 则可以将单应性简单的表示为： 这里引入参数s，它是任意尺度的比例（目的是使得单应性定义到该尺度比例）。通常根...
【计算机视觉】张正友棋盘格标定法
Rolla的博客
04-14 1万+
前言 ”张正友标定法”是指张正友教授1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。文中提出的方法介于传统标定法和自标定法之间，但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点。相对于自标定而言，提高了精度，便于操作。因此张正友标定法被广泛应用于计算机视觉方面。 环境 win10，64位，python3.5，opencv4.1.0，手机型号：华为荣耀10（COL-AL10） 目录 （一）实验原理/步骤 （...
[图像]畸变校正详解
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祥的专栏
04-14 9万+
1.摄像机成像原理简述成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由 世界坐标系 转换到 摄像机坐标系 ，然后再将其投影到成像平面 ( 图像物理坐标系 ) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像平面 ( 图像像素坐标系 ) 。详细的可以参考我之前的博客[图像]摄像机标定(1) 标定中的四个坐标系图像像素坐标系 (uOv坐标系) 下的
机器视觉相机标定源代码与素材下载
标题“机器视觉标定源代码”明确指出了该资料的核心内容——提供可用于相机标定的程序代码实现，而描述中提到“相当不错的资料”、“值得收藏”，说明这些资源具有较高的实用性和参考价值。结合标签信息如“相机标定...
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