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相机标定篇】单目相机标定原理(1)

空间物体呈现的是三维几何位置,相机内的投影图像为二维位置,所以,确定空间物体某点的三维几何位置与其投影图像中对应点的关系,就是标定。 需要确定标定关系,必须建立物体与相机的投影数学模型,即相机成像的几何模型。构建几何模型的数学参数就是需要标定的内容,即相机的内外参数。内参是相机的工艺参数,包括焦距,主距,畸变系数,相邻像素距离等。 外参是相机的位置参数,包括旋转角度,平移距离等。 由此而得知,为了确定物体与成像的映射关系才需要标定的结论。 所以,为了确定准确的映射关系才是标定的原因。 ? 2、相机标定原理 相机成像模型简化如下图所示。 ? 从右至左分别建立世界坐标系,相机坐标系,图像坐标系。 所以相机标定原理的核心就是坐标系转换。

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实战 | 相机标定

相机标定方法分类 相机标定方法有:传统相机标定法、主动视觉相机标定法、相机标定法。 标定方法 优点 缺点 常用方法 传统相机标定法 可使用于任意的相机模型、 精度高 需要标定物、算法复杂 Tsai两步法、张氏标定法 主动视觉相机标定法 不需要标定物、算法简单、鲁棒性高 成本高、设备昂贵 1.添加标定图像后显示界面如下图: ? 2.相机标定后显示界面会显示相机标定板之间的位置关系。 ? 3.相机参数输出 camera calibrator应用程序相机标定参数输出如图所示: ? 注意事项: 制作棋盘格标定板时,黑色方格与白色方格尺寸需要相同,所有方格尺寸一致; 采集标定板图像时,应采集幅不同位姿的标定板图像,采集图像数量不应太少,建议10~20幅为宜; 采集图像时,相机的焦距不能调节 为什么使用相当标定图像可以提高相机标定精度?这主要是因为相机参数之间存在不容忽视的相关性,这些参数只能通过多次无关测量进行求解。

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    再谈「相机标定

    前言 计算机视觉中,相机标定的重要性不言而喻,前面在公众号【视觉IMAX】中写过有篇文章是关于相机标定的,包括一分钟详解OpenCV之相机标定函数calibrateCamera(),从零开始学习「 张氏相机标定法」,但是,今天还想再次聊一聊相机标定,进一步加深对其基本方法与概念的理解。 一 基本问题 相机内外参数标定步骤主要包括如下: 考虑相机线性模型: ? 解算mij项; 分解内、外参数; 考虑非线性项。 Zhang方法:由张正友提出,OpenCV等广泛使用。 Zhang方法标定步骤: (1)对一个pose,计算单应性矩阵; (2)有三个以上pose,根据各单应矩阵计算线性相机参数; (3)使用非线性优化方法计算非线性参数。

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    相机图像标定

    一下子冒出这么术语,我们中场休息一下,给出本节的第1个公式来醒醒脑子。我们先仔细研究一下图像坐标系。如图6-22右边所示,图像坐标系以Oxy为原点,由x、y轴组成,单位是mm。 然而,在实际的相机中,并不是以物理单位(如mm)来表示某个成像点的位置的,而是用像素的索引。 比如一台相机的像素是1600×1200,说明图像传感器(也就是以前的胶片)横向有1600个捕捉点,纵向有1200个,合计192万个。 用相机拍摄标定块的图像,就可以根据特征点的图像坐标(u,v)与真实三维空间坐标(Xw,Yw,Zw)之间的关系,来计算摄像机的内外参数了。我们需要6个或以上特征点,就可求解出投影矩阵M。 3视图及以上的几何重建统称为视图立体重建(MVS,Multi-View Stereo)。

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    相机标定究竟在标定什么?

    相机标定可以说是计算机视觉/机器视觉的基础,但是初学者不易上手,本文将给读者整理一遍相机标定的逻辑,并在文末回答评论区提出的问题。 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 假如你开发了一套非常完美的检测人脸全部特征的算法,你完全可以用你的照片当作标定板。按照我的经验,圆点格的效果应该是好于棋盘格,因为圆点质心的「透视不变性」要比棋盘格的角点稳定的标定板的第二大作用是把标定板中的角点变换到相机坐标系下的坐标 。对于标定的初学者来说,很容易忽略的一点是标定板是具有标定板坐标系的。 而标定板坐标系变换到相机坐标系的变换矩阵,我们称它的元素为外参数,所以在我眼中,相机标定的外参根本就是标定内参的副产品,它会随着标定板的摆放不同而不同,由标定板坐标系变换到相机坐标系的变换矩阵可以由下式表达

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    相机标定——标定图片拍摄规范

    相机标定是进行视觉测量和定位的基础工作之一,标定参数准确与否直接关系到整个系统的精度,为此根据自己项目中的经验及参考相关的商用视觉软件的做法将相机标定过程中标定图片的获取过程中需要注意的问题总结如下: 标定板拍摄的张数要能覆盖整个测量空间及整个测量视场,把相机图像分成四个象限(如图1所示),应保证拍摄的标定板图像均匀分布在四个象限中,且在每个象限中建议进行不同方向的两次倾斜,图2是一组推荐摆放方式图片 标定图片的数量通常在15~25张之间,图像数量太少,容易导致标定参数不准确。 圆或者圆环特征的像素数尽量大于20,标定板的成像尺寸应大致占整幅画面的1/4 用辅助光源对标定板进行打光,保证标定板的亮度足够且均匀 标定板成像不能过爆,过爆会导致特征轮廓的提取的偏移,从而导致圆心提取不准确 标定板特征成像不能出现明显的离焦距,出现离焦时可通过调整调整标定板的距离、光圈的大小和像距(对于定焦镜头,通常说的调焦就是指调整像距)。 标定过程,相机的光圈、焦距不能发生改变,改变需要重新标定

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    相机标定篇】halcon自标定(3)

    在项目中,偶尔会遇到由于产品形状、拍摄位置等原因导致标定板很难放置的情况,此时可以考虑使用halcon自标定算法来标定相机。由于自标定可以在不使用用标定板情况下,进行畸变矫正。 使用radial_distortion_self_calibration算子进行自标定, 得到相机内参以及用于标定的直线段 ? ', 'window', 0, 0, 'black', 'true') *----------------(2)矫正畸变图像=----------------* i 相机标定,根据边缘求取内参radial_distortion_self_calibration 后续步骤 自标定只需要一张图片,即可标定相机内参,后续若需要将像素单位换算至公有制单位,需要使用棋盘格、标准物、菲林片等进行转换,便可应用于测量项目;也可以利用一定网格构建XY坐标系,用于定位项目。 所以,相机标定后的应用,会在后续的测量篇以及手眼标定篇涉及,请持续关注。 ----

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    综述 | 相机标定方法

    综上所述,相机标定实际上就是确定相机的内外参数、畸变参数的过程。 以上是对于单个相机进行标定,那么对于相机系统或者RGBD 相机标定呢? 立体标定 对于相机系统或者RGBD 相机除了要对别对每个相机进行以上标定以外,还需要求传感器之间的变换T,以使同一时刻获取的数据能够“对齐”,以双目为例,左右两个相机的坐标系如下图: ? 现有标定方法介绍 相机标定方法有:传统相机标定法、主动视觉相机标定法、相机标定法。 标定方法 优点 缺点 常用方法 传统相机标定法 可使用于任意的相机模型、 精度高 需要标定物、算法复杂 Tsai两步法、张氏标定法 主动视觉相机标定法 不需要标定物、算法简单、鲁棒性高 成本高、设备昂贵 以上为单个相机标定的方法,而对于相机-相机相机-距离传感器之间进行标定,OpenCV、Matlab都有自带的工具箱或函数库可以用来标定,但[1]提出了一个带有Web界面的工具箱,用于全自动相机相机相机到范围的校准

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    综述 | 相机标定方法

    综上所述,相机标定实际上就是确定相机的内外参数、畸变参数的过程。 以上是对于单个相机进行标定,那么对于相机系统或者RGBD 相机标定呢? 立体标定 对于相机系统或者RGBD 相机除了要对别对每个相机进行以上标定以外,还需要求传感器之间的变换T,以使同一时刻获取的数据能够“对齐”,以双目为例,左右两个相机的坐标系如下图: ? 现有标定方法介绍 相机标定方法有:传统相机标定法、主动视觉相机标定法、相机标定法。 标定方法 优点 缺点 常用方法 传统相机标定法 可使用于任意的相机模型、 精度高 需要标定物、算法复杂 Tsai两步法、张氏标定法 主动视觉相机标定法 不需要标定物、算法简单、鲁棒性高 成本高、设备昂贵 以上为单个相机标定的方法,而对于相机-相机相机-距离传感器之间进行标定,OpenCV、Matlab都有自带的工具箱或函数库可以用来标定,但[1]提出了一个带有Web界面的工具箱,用于全自动相机相机相机到范围的校准

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    综述 | 相机标定方法

    综上所述,相机标定实际上就是确定相机的内外参数、畸变参数的过程。 以上是对于单个相机进行标定,那么对于相机系统或者RGBD 相机标定呢? 立体标定 对于相机系统或者RGBD 相机除了要对别对每个相机进行以上标定以外,还需要求传感器之间的变换T,以使同一时刻获取的数据能够“对齐”,以双目为例,左右两个相机的坐标系如下图: ? 现有标定方法介绍 相机标定方法有:传统相机标定法、主动视觉相机标定法、相机标定法。 标定方法 优点 缺点 常用方法 传统相机标定法 可使用于任意的相机模型、 精度高 需要标定物、算法复杂 Tsai两步法、张氏标定法 主动视觉相机标定法 不需要标定物、算法简单、鲁棒性高 成本高、设备昂贵 以上为单个相机标定的方法,而对于相机-相机相机-距离传感器之间进行标定,OpenCV、Matlab都有自带的工具箱或函数库可以用来标定,但[1]提出了一个带有Web界面的工具箱,用于全自动相机相机相机到范围的校准

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    opencv相机标定示例代码

    */ ofstream fout("caliberation_result.txt"); /* 保存标定结果的文件 */ //读取每一幅图像,从中提取出角点,然后对角点进行亚像素精确化 cout int image_count=0; /* 图像数量 */ Size image_size; /* 图像的尺寸 */ Size board_size = Size(4,6); /* 标定板上每行 \n"; //以下是摄像机标定 cout<<"开始标定………………"; /*棋盘三维信息*/ Size square_size = Size(10,10); /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小 \n"; //对标定结果进行评价 cout<<"开始评价标定结果………………\n"; double total_err = 0.0; /* 所有图像的平均误差的总和 */ double err "<<endl; Mat rotation_matrix = Mat(3,3,CV_32FC1, Scalar::all(0)); /* 保存每幅图像的旋转矩阵 */ fout<<"相机内参数矩阵

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    RGBD深度相机如何标定

    摘要 常见的消费级RGB-D相机具有粗略的内参和外参校准数据的,通常无法满足许多机器人应用所需的精度要求。 我们的校准方法基于一种新颖的双分量测量误差模型,该模型统一了基于不同技术RGB-D相机的误差源,如结构光3D相机和飞行时间相机,提出的的标定模型使用两种不同的参数实现对图像的矫正,这两种图通过控制函数的线性组合提供校准读数 ,非线性优化算法在单个优化步骤中细化相机深度传感器刚性位移以及上述参数,确保结果高度可靠。 内容介绍 标定算法流程 深度图矫正,不同距离的一面墙的点云矫正后的结果 校准后的RGB图与深度图配准与使用默认校准参数生成RGB图与深度图配准结果的对比 总结 本文提出了一种通用RGB-D传感器标定的新方法 与其他方法相比,方法非常适合不同类型的深度传感器,同时需要相对简单的标定要求。

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    相机标定相关代码

    Deltille Grids for Geometric Camera Calibration ICCV2017 指出 Deltille Grid 三角形标定板 比 棋盘格标定标定精度要高

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    相机标定篇】Halcon标定助手逐步使用(2)

    Halcon标定助手逐步使用 1 Step: 打开标定助手。 ? 2 Step: 选择标定描述文件 方法一:此步骤可以点击描述文件右侧浏览图片选择halcon自带的描述文件。 ? 本篇选择标注助手30*30的标定描述文件。 ? 3 Step: 切换至标定标定,加载标定图像。 ? 加载图像有两种,一种是加载离线图像文件,另一种是在线图像采集。 需要注意的几点,标定板与采集的图片质量要好,相机采集标定图片需要至少10张,尽可能覆盖多个方向,视野至少1//3。 本文加载官方自带标定图片后,如下图。 ? 方式二:图像源->图像采集助手。 图像源设置为图像采集助手,Image Acquisition 列表选择相机,点击“采集”按钮,本文使用的笔记本自带摄像头,并无摆放标定板,故如图所示标定点提取失败。 ? 警告级别选择70即可,移除最后一张“标定点提取失败”状态的图片。 ? 品质没有超过警告级别的70%都为正常的。 5 Step: 标定。 点击“标定”按钮,会自动切换到“结果”选项卡。

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    传感器标定】开源 | 基于语义分割的实时激光雷达和相机标定算法

    Online Initialization and Calibration for LiDAR and Camera 原文作者:Weimin Wang 内容提要 本文提出了一个基于语义分割的激光雷达和相机的实时外参标定算法 过去的标定算法通常需要一个鲁棒的先验初值用于优化处理,才能进行工作。本文提出使用语义分割结果的中心,将初始化问题转化为透视投影点(PnP)问题,从而消除了这种限制标定算法中的初始化问题。 由于点云的语义质心通常不能与对应图像的语义质心精确匹配,即使经过非线性的细化处理,也不能显著的提高标定参数的精度。因此本文基于点云和图像数据的语义元素的对应约束关系,构建了代价函数。 我们使用KITTI语义分割数据和传感器的外参真值数据进行了测试,实验结果表明与传统的基于初始化策略的标定算法相比,本文提出的算法在可行性和准确上都可以满足要求。 主要框架及实验结果 ? ? ? ?

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    基于圆形标定点的相机几何参数的标定

    Geometric camera calibration using circular control points & code 链接:http://www.ee.oulu.fi/~jth/calibr/ 相机标定可以归纳为 文章的主要框架内容: 1.相机模型 1.1正投影模型 1.2反投影模型 1.3需要标定的参数: 2. **圆形标定点的偏差校正** 3.逆畸变模型 3.1递归逆畸变模型 3.2非递归逆畸变模型: 4.利用逆畸变模型优化畸变系数 5.验证逆畸变模型的精度 参考文献: 1.相机模型 1.1正投影模型 相机的内参 : 相机的外参: 相机的畸变模型: 1.2反投影模型 1.3需要标定的参数: 2.圆形标定点的偏差校正 透视投影不是保形变换,直线在透视投影模型下为直线,一般二维或三维形状与图像平面不共面时会发生变形 常用的标定板是棋盘格,棋盘格的角点是包型变换,但不易精准检测。圆形标定板也是校准中常用的标志板,圆形可以准确的找到中心点,但通过透视投影圆心会发生偏差。

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    传统相机标定方法解析

    相机模型为以后一切标定算法的关键,只有这边有相当透彻的理解,对以后的标定算法才能有更好的理解。 我觉得首先我们要理解相机模型中的四个平面坐标系的关系:像素平面坐标系(u,v)、像平面坐标系(图像物理坐标第(x,y)、相机坐标系(Xc,Yc,Zc)和世界坐标系(Xw,Yw,Zw),在每一篇介绍相机模型的文章中都有介绍 3、成像投影关系(相机坐标系与像平面坐标系) 在相机模型中我们可以得到以下公式: ? 在直接线性标定方法中,并没有考虑相机镜头的非线性畸变,而在Tsai提出的两步标定法中很好的解决了这个问题。相关理论推导如下: 1、相机畸变模型 在前一篇文章中有提到,应该比较好理解。 ? ,标定精度高 不足:需标定参照物,某些应用中难以实现

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    OpenCV相机标定与畸变校正

    OpenCV单目相机标定,图像畸变校正 相机标定定义与原理 01 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定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,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数 在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。 相机标定常见的分为: 单目相机标定 双目相机标定 相机标定是想从二维的图像中获取三维信息,实现图像的畸变校正、对象测量、三维重建等。 下面我们首先对这个相机成像模型做一番解释 ? 通过标定算法同时求出相机内参与外参。最常用的算法是张正友标定算法。OpenCV/Matlab中均已经实现该算法。 相机标定程序实现 04 大家好,现在我们开始程序实现环节,OpenCV中在camera模块中已经实现了张正友标定算法。我们只需要正确调用,就可以计算出相机的内参与外参,完成相机标定

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    双目视觉之相机标定

    相机标定 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,必须建立相机成像的几何模型 这些几何模型参数就是相机参数 这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定) 坐标系转换 世界坐标系 世界坐标系与相机坐标系的关系就是相机的外参 像素坐标系、图像坐标系 像素坐标系uov是一个二维直角坐标系,反映了相机CCD/CMOS芯片中像素的排列情况 原点o位于图像的左上角,u轴,v轴分别于像面的两边平行 摄像机标定目的 给定物体的参考点坐标(x,y,z)和它的像素坐标(u,v) 确定相机内部的几何和光学特性(内部参数) 摄像机在三维世界坐标关系(外部参数) ? ? 张氏标定法 利用平面棋盘格进行相机标定的实用方法,该方法介于摄影标定法和自标定法之间,既克服了摄影标定需要的高精度三维标定物的缺点,又解决了自标定法鲁棒性差的难题。 总结 1.打印一张棋盘格标定图纸,将其贴在平面物体的表面 2.拍摄一组不同方向棋盘格的图片,可以通过移动相机来实现也可以移动标定图片来实现。

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    相机标定1:坐标系关系

    四个坐标系: 世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系 1.1 世界坐标系与相机坐标系 image.png 于是,从世界坐标系到相机坐标系,涉及到旋转和平移(其实所有的运动也可以用旋转矩阵和平移向量来描述 绕着不同的坐标轴旋转不同的角度,得到相应的旋转矩阵,如下图所示: image.png 那么从世界坐标系到相机坐标系的转换关系如下所示: image.png 1.2 相机坐标系与图像坐标系 从相机坐标系到图像坐标系 图像坐标系的原点为相机光轴与成像平面的交点,通常情况下是成像平面的中点或者叫principal point。 image.png 其中相机的内参和外参可以通过张正友标定获取。

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