结构光单目相机投影仪标定

最新推荐文章于 2024-09-01 15:36:21 发布
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文章标签： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhuqian14/article/details/109245745
版权
本文详细介绍了结构光单目相机投影仪的标定过程，包括准备大棋盘格平板，变换位姿采集图像，使用相机和投影仪标定工具箱求取内外参数。通过解包裹相位计算vp，并利用特定公式进行三维重建。参考了多个博客资源，提供了详细的步骤和技术细节。

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结构光单目相机投影仪标定

1、准备工作
一块大的平板，贴上棋盘格，同时可以投影一幅棋盘格
2、投影采集
变换位姿，采集10幅图片
3、标定
使用相机标定工具箱和投影仪标定工具箱，求取相机和投影仪的内外参。
4、计算
已经得到待测图的解包裹相位fai(ii,jj)，求取vp=fai(ii,jj)N/2pi,N为一个周期内的像素个数。
使用公式进行三维重建：在这里插入图片描述
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010430651/article/details/104868734
https://blog.youkuaiyun.com/TiffanyXYf/article/details/103826903
https://blog.youkuaiyun.com/Xu__Dong/article/details/100046041
https://blog.youkuaiyun.com/qq_15295565/article/details/103124622

何日不行
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物平面坐标法是指将生成一幅已知分辨率的棋盘格(其他图案特征也可以)图像，每个角点的坐标已知，只需要求取棋盘格在投影平面的物理坐标，那么就可以用相机标定的方法对投影仪进行标定。像平面坐标法是指通过向标定板投射一系列编码图像，计算标定板中特征点在投影仪像平面坐标系中的坐标，然后使用相机标定的方法对投影仪进行标定。相较于相机标定，投影仪的标定更为复杂，原因为投影仪只能投射图像，无法采集图像，也就无法和标定板建立相应的联系，从而导致无法进行标定。如果能让投影仪采集到标定板的相关信息，那么则可对投影仪进行标定。
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这篇文章参考https://blog.youkuaiyun.com/TiffanyXYf/article/details/103826903 https://blog.youkuaiyun.com/Xu__Dong/article/details/100046041#comments_15649306 标定前准备 标定投影仪之前需要已经将相机标定完成，获得了相机的内外参数。 一个白板，一部分有棋盘格一部分是空白的。 固定好的相机和投影仪。 标定原理 单目结构光投影仪的标定是将投影仪看成一个“逆过来”的照相机，开始我不太明白逆着
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### 衍射光栅相机与投影仪标定的方法 #### 1. 标定概述 相机和投影仪系统的标定是三维重建中的重要环节之一。对于采用衍射光栅的系统，标定过程涉及几何参数校准以及光学特性调整。通过精确标定，可以确保相机和投影设备之间的相对位置关系已知，并减少误差。 #### 2. 基于双目视觉的标定流程 在基于达曼光栅的双目视觉系统中，由于激光线受到景深的影响，只有特定区域内的点才能被高质量成像[^1]。因此，在标定时需特别注意以下几点： - **棋盘格模式**：通常使用标准棋盘格图案作为目标物来获取多个视图下的对应点集。 - **内外参求解**：利用张正友方法或其他算法估计内部参数（焦距、主点偏移等）及外部姿态矩阵[^4]。 #### 3. 结合光场技术优化标定效果 为了提高标定精度，可引入光场相机辅助完成全景深范围内的数据采集工作。借助其独特的数字重聚焦功能，即使是在较大孔径条件下也能获得清晰锐利的画面质量[^3]。这有助于改善传统方式下可能存在的模糊现象从而提升最终结果可靠性。 #### 4. 实现步骤说明 以下是具体实施过程中需要注意的一些事项: ```python import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt def calibrate_camera_chessboard(images, pattern_size=(9,6)): objp = np.zeros((np.prod(pattern_size),3), dtype=np.float32) objp[:,:2]=np.mgrid[0:pattern_size[0],0:pattern_size[1]].T.reshape(-1,2) object_points=[] image_points=[] criteria=(cv.TERM_CRITERIA_EPS+cv.TermCriteria_MAX_ITER,30,.001) for fname in images: img=cv.imread(fname) gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,corners=cv.findChessboardCorners(gray,pattern_size,None) if ret==True: refined_corners=cv.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) object_points.append(objp) image_points.append(refined_corners) # Draw and display the corners. cv.drawChessboardCorners(img, pattern_size ,refined_corners,ret ) plt.imshow(cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() h,w=gray.shape[:2] rms,errs,rvecs,tvecs,_=cv.calibrateCameraExtended( objectPoints=object_points, imagePoints=image_points, imageSize=(w,h), cameraMatrix=None,distCoeffs=None ) return {"rms":rms,"camera_matrix":errs[0],"dist_coeffs":errs[1]} ``` 上述代码片段展示了如何利用OpenCV库来进行基本的摄像机标定操作。其中`calibrate_camera_chessboard()`函数接收一系列包含棋盘格图片路径列表作为输入参数，并返回包括均方根误差在内的多项指标值用于评估模型性能表现情况。 #### 5. 总结 综上所述，针对含有衍射元件如达曼型式的装置而言，合理选取适合当前应用场景需求特点的技术手段至关重要。例如当追求极致精准度时，则应考虑运用更加复杂的物理机制比如单频连续波长调制等等；而如果侧重生产效率的话那么简单的条纹投射方案或许就足够胜任相应任务了[^2]。 ---
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