相机成像原理计算公式推理：标定、内外参矩阵优化、三维点重建

已于 2022-12-21 15:26:46 修改
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分类专栏： 图像处理相关算法 # C++ - opencv 立体视觉与三维重建 文章标签： 人工智能 计算机视觉 opencv 双目 SLAM
于 2022-08-17 19:52:15 首次发布
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1.相机标定
推理如下：
在这里插入图片描述
2.由世界坐标推出图像坐标
在这里插入图片描述

相机成像之3A算法的综述
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首先对图像进行划分，求每个区域的Cr和Cb分量的平均值和方差，根据求出来的这些值筛选出系统认为的白色像素点，然后根据像素亮度值从大到小筛选出前10%左右的白点作为参考白点。(2)最大RGB算法：基于图像中的最亮点通常是由光滑表面反射光源的实际颜色产生的，首先计算图像中像素点RGB三通道各自的最大值，然后计算红色和蓝色通道的增益，最后根据得到的增益修正图像中所有像素的R和B通道值。通俗地说，白平衡就是针对不同色温条件下，通过调整消除偏色，使拍摄出来的图像更接近人眼的视觉习惯。如有不妥，请联系删除。
一文搞懂相机成像原理及经典解算方法
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相机成像原理
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10-08 1762
由于矩阵H已知，矩阵v又全部由矩阵H得元素构成，因此矩阵v已知。有m幅图像，每幅图像上有n个标定板角点，则将得到的所有等式组合起来，可以得到个mn未知数为的 k=[k1,k2]T 约束方程，将约束方程系数矩阵记为 D ，等式右端非齐次项记为 d ，可将其记着矩阵形式：Dk=d。又由于标定板的世界坐标是人为定义好的，标定板上的每一个格子的大小是已知的，我们可以计算得到世界坐标系下的（U，V）。其中（U，V，W）是世界坐标系下一点物理坐标，（U，V）为该点对应的在像素坐标系下的像素坐标，z为尺度因子。
[cv3d] 相机标定+内外参矩阵推导
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想了很久应该从哪里开始说这三维重建的故事，其实最早人们都是用一些类似几何变换和投影技术来实现三维物体的重建，后来才逐渐有了光栅化、点云、网格等等表示方式，再到现在基于计算机算力的高速发展，又有了基于神经网络的种种方法。随便哪个挑出来说都是很长的一期。三维重建本身就是一个囊括了计算机视觉、计算机图形学、图像处理等多个领域的工作，因此想了很久以后我决定先从矩阵的变换开始说起。因为无论是三维空间中物体的变换还是相机标定等等，包括后期的算法都是从一开始的矩阵变换开始的，因此打好一开始矩阵变换的基础我想才是最重要的。
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