基于畸变模型优化的网络摄像机标定

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线扫描相机标定及畸变矫正方法

ｃａｌｉｂｒａｔｅｔｈｅｌｉｎｅｓｃａｎｃａｍｅｒａｕｓｉｎｇｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｒｅａ－ｂａｓｅｄｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ａｎｅｗｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｉｓｕｓｅｄｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｅｔｈｅｗｏｒｌｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｉｍａｇｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｄｉｇｉｔａｌ
ｍｅｔｈｏｄｍａｐｐｉｎｇｄａｔａｆｒｏｍｏｎｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｔｏｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎｗｉｔｈｏｕｔｃｈａｎｇｉｎｇｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｏｎｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏ
消除了由于图像变形而产生的测量误差，有效解决了由于镜头畸变而降低图像中物体的几何位置精度
的问题。
关键词图像处理相机标定畸变矫正线扫描相机
中图分类号：Ｖ５５７．１文献标志码：Ａ文章编号：１００９ — ８５１８（２０１７）０６．００４６ — ０８ＤＯＩ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００９８５１８．２０１７．０６．００６

模糊化神经网络在摄像机标定中的应用

中图分类号：Ｐ４．Ｔ２２６＋２文献标识码：Ａ
ＡｐｌａｉｎｏｚｉｄＮｅｒｌＮｅｗｏｋｉｍｅａＣａｉｒｔｏｐｉｔｆＦｕｚｅｕａｔｒｎＣａｒｌａｉｎｃｏｂ
ＷＡＮＧＨｏｇ—ｂｎ，ＺＮＧＪｎ，ＧＯＮＧＨｏｇ—ｗｅｎｉＨＥｉｎｉ
ｏｓｂｓｄｏｅｒｌｎｔｒｄａｅｎｎｕａｅｗｏｋ，ｉｃｕｉｇｃｍｍｏｅｒｌｅｗｒａｒａｉｒｔｎａｄｄｖｄｄｎｕａｎｔｒａｒｎｌｄｎｏｎｎｕａｔｏｋｃｍｅａｃｌａｉｎｉｉｅｅｒｌｅｗｏｋｃｍｅａｎｂｏ
ｐｏｅ．Ｖａｉｉｆｔｅｐｏｏｅｔｏａｅｎｐｏｅｙｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｎｈｏａｓｎｗｉｔｅｔ— ｒｖｄｌｔｏｒｐｓｄｍｅｈｄｈｓｂｅｒｖｄｂｘｅｄｙｈｉｎａｅｕｔａｄｔｅｃｍｐｒｏｔｏｈｒｍｅｈｓｉｈ
，
ｃｌｒｔｎａｉａｉ、ｂｏ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ａｒａｉｒｔｎ；ＦｚｉｄｎｕａｅｗｏｋｗｏｃｍｅａｉａｓｓｅＣｍｅａｃｌａｉｂｏｕｚｅｅｒｌｎｔｒ；Ｔａｒｓｖｓｌｙｔｍ；Ｃｍｐｔｒｖｓｏｕｏｕｅｉｉｎ
点到图像中心距离的平方，所以通过对神经网络的输入层进行径向模糊化，以进一步精确标定结果。通过与普通神经网可络摄像机标定法、分割区间双神经网络摄像机标定法的仿真比较，证明了模糊化神经网络摄像机标定法的有效性。关键词：像机标定；摄模糊化神经网络；目视觉系统；双计算机视觉

Matlab摄像机标定+畸变校正

Matlab摄像机标定+畸变校正博客转载⾃：本⽂⽬的在于记录如何使⽤MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进⾏校正后的显⽰。

⾸先关于校正的基本知识通过OpenCV官⽹的介绍即可简单了解：对于摄像机我们所关⼼的主要参数为摄像机内参，以及⼏个畸变系数。

上⾯的连接中后半部分也给了如何标定，然⽽OpenCV⾃带的标定程序稍显繁琐。

因⽽在本⽂中我主推使⽤MATLAB的⼯具箱。

下⾯让我们开始标定过程。

标定板标定的最开始阶段最需要的肯定是标定板。

两种⽅法，直接从opencv官⽹上能下载到：⽅法⼆：逼格满满（MATLAB）J = (checkerboard(300,4,5)>0.5);figure, imshow(J);采集数据那么有了棋盘格之后⾃然是需要进⾏照⽚了。

不多说，直接上程序。

按q键即可保存图像，尽量把镜头的各个⾓度都覆盖好。

#include "opencv2/opencv.hpp"#include <string>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){VideoCapture inputVideo(0);//inputVideo.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320);//inputVideo.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240);if (!inputVideo.isOpened()){cout << "Could not open the input video " << endl;return -1;}Mat frame;string imgname;int f = 1;while (1) //Show the image captured in the window and repeat{inputVideo >> frame; // readif (frame.empty()) break; // check if at endimshow("Camera", frame);char key = waitKey(1);if (key == 27)break;if (key == 'q' || key == 'Q'){imgname = to_string(f++) + ".jpg";imwrite(imgname, frame);}}cout << "Finished writing" << endl;return0;}保存⼤约15到20张即可。

基于移动机器人两步法的摄像机标定

基于移动机器人两步法的摄像机标定摘要：利用透镜成像理论建立摄像机数学模型，提出一种全面考虑镜头的径向畸变和切向畸变的简单、快速的摄像机参数标定和修正方法，利用图像中心附近点畸变量较小的性质，对摄像机内、外参数进行标定。

实践证明，该方法能快速、方便地对摄像机系统进行标定和相差修正，具有良好的精度和稳定性。

关键词：摄像机标定镜头畸变两步法摄像机标定，是指建立设星级几何模型，描述空间坐标系中的景物点同它的图像平面上的像点之间的对应关系，从而求取该模型的各参数的过程。

迄今为止，对于摄像机标定问题已经提出了很多方法，其中以Tsai的“两步”（two-stage）标定法最为常用。

此方法先用径向排列约束得到部分外部参数的精确解，然后在将其余外部参数与畸变修正参数进行迭代求解。

该方法计算量式中，精度较高。

但是这种方法只考虑了径向畸变，当切向畸变较大时就不适用。

根据现实实验需要，本文提出一种新的方法。

该方法全面考虑了在摄像机模型镜头中的径向畸变和切向畸变。

利用图像中心附近点畸变量比较小的性质，提出一种摄像机内、外参数的标定方法。

1 摄像机模型1.1 畸变p既可以简化计算的复杂性，又可以在某种程度上去近似其他畸变，提高了标定的精度。

1.2 摄像机标定模型2 摄像机模型的参数求解(1)基本思想。

由于摄像机模型的参数比较多，求解复杂且稳定性差。

本文先用图像中心附近点标定摄像机内外部参数，然后用全视场标定点对畸变系数进行求解。

(2)假设条件。

本文在进行摄像机标定的时候，现需要假设三个条件。

①先要标定图像中心，通常采用三种办法，直接光学法；变焦距法：径向排列约束法。

我采用直接标定法。

②主点即使图像中心又是径向畸变中心。

③当镜头畸变很小时，畸变可以忽略。

(3)摄像机标定内外参数标定过程。

由于已知图像中心，且当镜头畸变量很小时，可以忽略以及坐标关系可以得到以下推导过程。

3 实验结果标定实验系统包括一个高清摄像机，可以精确控制的智能平台，计算机，平面标定模板。

摄像机标定的几种方法

摄像机标定的几种方法摄像机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的一项重要技术，用于确定相机的内参矩阵和外参矩阵，从而实现图像的准确测量与三维重建。

本文将介绍几种常用的摄像机标定方法，包括直接线性变换（DLT）、Zhang的标定法、Tsai的标定法、径向畸变模型等。

1.直接线性变换（DLT）方法：直接线性变换方法是摄像机标定最基础的方法之一，通过在物体平面上放置多个已知几何形状的标定物体，测量它们的图像坐标和真实坐标，通过最小二乘法求解相机的投影矩阵。

DLT方法简单直接，但对噪声敏感，容易产生误差。

2. Zhang的标定法：Zhang的标定法是一种常用的摄像机标定方法，通过在平面上放置一系列平行的标定板，根据不同位置姿态下的标定板的图像坐标和物理坐标，运用最小二乘法求解相机的内参矩阵和外参矩阵。

Zhang的标定法提高了标定的精度和稳定性，但要求标定板在不同位置姿态下具有较大的变化。

3. Tsai的标定法：Tsai的标定法是一种基于摄像机的投影模型的标定方法，通过摄像机的旋转和平移矩阵，以及曲率和径向畸变的参数，对图像坐标和物理坐标之间的映射关系进行数学推导和求解。

Tsai的标定法可以对畸变进行校正，提高图像测量的精度。

4. Kalibr工具包：Kalibr是一个开源的摄像机标定和多传感器校准工具包，结合了多种摄像机标定方法，例如DLT、Tsai、Zhang等。

Kalibr工具包不仅可以标定单目相机，还可以标定双目和多目视觉系统，对相机的内参、外参、畸变等参数进行标定和优化，同时还能进行相机的手眼标定、IMU与相机的联合标定等。

5. Di Zhang的自标定方法：Di Zhang提出了一种基于相对边界点的自标定方法，通过提取图像中的特定点边界，通过对这些边界点位置的检测与分析，实现对相机内参和外参的求解。

这种方法不需要使用标定板等外部标定物体，只需要相机自身可以看到的物体边界即可进行标定。

6.径向畸变模型：径向畸变是摄像机成像中常见的一种畸变形式，主要表现为物体边缘呈弯曲的形式。

相机标定法

如何使用相机标定法提高拍摄效果相机标定法是一种基于数学模型的技术，可用于提高相机拍摄的
精度和稳定性。

根据相机标定法，我们可以校准相机的参数，包括焦距、畸变、旋转和平移等，以便获得更加准确、清晰的图像。

以下是使用相机标定法提高拍摄效果的步骤。

第一步：准备标定板
标定板是进行相机标定法的必要条件。

标定板通常包括黑白方格、圆形和椭圆形等，用于计算相机镜头的畸变和旋转参数等。

标定板必
须在拍摄时保持平整，其边缘必须对齐平面或垂直面。

同时，标定板
必须避免反光和色差等问题，以免干扰标定结果。

第二步：拍摄标定板
使用相机拍摄标定板时，保持相机位置不变，按照不同的拍摄角度、方向和距离进行拍摄，以获得不同场景下的标定图像。

拍摄时，
要注意避免图像失真和运动模糊等问题。

第三步：标定相机
通过标定板的拍摄图像，可以使用相机标定算法计算相机的内外
参数，包括相机的内部参数矩阵、外部参数旋转矩阵和平移矩阵等。

一旦获得了相机的参数，就可以使用这些参数来进行相机镜头的畸变
校正、图像矫正和增强等操作，提高拍摄的精度和稳定性。

第四步：应用标定参数
一旦获得了相机的标定参数，可以将其应用于实际拍摄中。

在拍摄时，将相机的参数设置为标定参数即可。

使用标定参数拍摄得到的图像将具有更高的准确性、清晰度和稳定性，更加符合实际场景。

总之，相机标定法是一种非常有用的相机技术，可以优化相机拍摄的质量和效果，特别适用于需要高精度、高稳定度的应用领域。

如果您想要提高相机拍摄的精度和稳定性，相机标定法是您需要了解和掌握的知识。

标定的方法有哪些

标定的方法有哪些标定是指对计算机视觉系统的相机或者传感器进行定位、校准和配置，以使其能够准确地感知和测量物体的位置、形状、大小等特性。

标定的方法有很多种，常见的包括摄像机标定、传感器标定、相机内参标定、相机外参标定、立体标定等。

下面将对这些标定方法逐一进行详细解释。

1. 摄像机标定摄像机标定是指对相机的内部参数进行标定，包括焦距、主点坐标、畸变系数等，以及相机的外部参数，即相机在世界坐标系中的位置和方向。

摄像机标定的目的是为了纠正图像畸变，提高图像的几何度量精度。

摄像机标定方法主要有直接线性变换（DLT）方法和Tsai标定方法。

直接线性变换方法是通过将空间点与图像点之间的关系建立为一个线性方程组来求解相机的内部参数和外部参数；而Tsai标定方法则是在DLT方法的基础上加入非线性优化过程，通过最小化重投影差来求解相机的内部参数和外部参数。

2. 传感器标定传感器标定是指对某种传感器（如激光雷达、惯性测量单元等）的内外参数进行标定，以便正确地将其测量结果与实际空间坐标相对应。

传感器标定的目的是消除传感器的误差，提高测量的精度和准确性。

传感器标定方法根据传感器的类型和特点有所差异。

常见的传感器标定方法包括激光雷达标定、惯性测量单元标定、相机-激光雷达标定等。

激光雷达标定主要针对激光雷达的扫描点云数据进行标定，通过与真实的靶标或者地面控制点进行对比，求解出激光雷达的内外参数；惯性测量单元标定则是针对惯性测量单元中的三轴加速度计和三轴陀螺仪，通过对比其测量结果与真实运动进行优化求解内外参数。

3. 相机内参标定相机内参标定是指对相机的内部参数进行标定。

相机的内部参数包括焦距、主点坐标和畸变系数等，它们决定了相机成像的质量和精度。

相机内参标定的目的是为了提高相机的成像质量和测量精度。

相机内参标定可以通过使用标定板或者棋盘格来进行。

标定板一般是由黑白相间的方格组成的，通过在不同的位置和姿态下拍摄标定板，利用标定板上的方格来计算相机的内参矩阵。

一种考虑畸变的摄像机线性标定简化方法

ｖｉａｉｎｓｏｓｔｅｃｎｅｉｎｅａｄｃｎｉｅａｌｒｃｓｎｏｉｐｒａｈｌａｄｔｈｗｏｖｎｅｃｎｏｓｒｂｅｐｅｉｏｆｔｓａｐｃ．ｏｈｄｉｈｏ
Ｋｅｒｓｃｍｅａｃｉｒｔｎ；ｎａ；ｉｔｒｉｎ；ｃｉｅｖｓｎｙｗｏｄ：ａｒａｂａｏｌｅｄｓｏｏｍａｈｎｉｉｌｉｉｒｔｏ
ＺＨＡＮＧｅ，Ｉｉｏｌ，ＵＯＸａｇＴＡＮｎ－ｉｎＳｉ－ｉＬｉＬＵＸａ－Ｌｉｎ，ＩｉＭｅｇｑａ，ＨＩＪｎｆｅ
．
（ｃａｉｌｎｉｅｎｃｏｌＳｕｈａｔｎｖｒｔ，ｉｎｓａｊｎ２０９，ＭｅｈｎａＥｇｎｒｇＳｈｏ，ｏｔｅｓＵｉｓｙＪａｕＮｎｇ１０６ｃｅｉｅｉｇｉ
ｐｔｏｗａｄＣｏｓｑｅｔｅｌｅａｒｄｌｃｎｂｓｄｔｅｉｅｃｉｒｔｎＴｅｅｐｒｍｅｔｌｕｒｒ．ｎｅｕｎｌｔｉａｃｍｅａｍｏｅａｅｕｅｏｒａｚａｂａｉ．ｈｘｅｉｎａｆｙｈｎｒｌｌｏ
收稿日期：０６—０２０６—１６基金项目：江苏省自然科学基金项目资助（Ｋ０２０）Ｂ２０４５。作者简介：张磊（９３一）江苏南通人，士研究生，１７，博研究方
）
ＡｂｔａｔＡｃｏｄｎｏｔｅｓｅｉｌｓｕｔｒｆｏｒｒｂｔｖｓｎｓｓｅ，ｅｌｅｒｃｌｒｔｎｉｍ．ｓｒｃ：ｃｒｉｇｔｈｐｃａｔｃｕｅｏｕｏｏｉｏｙｔｍｔｉａａｉａｉｓｅｒｉｈｎｂｏ

摄像机标定和图像径向畸变校正

摄像机标定和图像径向畸变校正声明：欢迎任何⼈和组织转载本blog中⽂章，但必须标记⽂章原始链接和作者信息。

开拓进取的⼩乌龟------->CSDNBlog这段时间断断续续在弄这个摄像头的标定和图像畸形矫正的问题，基本差不多了，乘休息时间，发点成果和⼤家分享吧！⼀、标定关于摄像头的标定，说实话⽹上的资料太多了，⽅法也很多的。

个⼈觉得想要研究这个的话，可以先了解基本原理，然后看opencv的例⼦calibration。

如果你还了解的更深⼊的话，建议下载⼀些论⽂看看。

在这⾥说明⼀点。

opencv的calibration是基于张正友标定法的，我们在标定的过程中要避免两次标定板的⾓度倾斜相差过⼩，这样会产⽣很⼤的误差（当然我们可以结合⼀些论⽂上的⽅法的来改进算法）。

⼆、畸形矫正其实在opencv的calibration这个例⼦中完成了畸形矫正。

但是我在我的⼯程中，由于⼀些条件的限制，在没有做矫正的情况下，2.8的镜头刚好照满整个触摸区域，但是经过矫正后，由于主要是径向畸变，可是opencv是校正前后图像⼀样⼤⼩的做法，必然导致有⼀部分校正后的图像被裁剪了。

没办法，我只好⾃⼰去按原理写最基本的校正算法了。

现在贴⼀些基本算法原理出来。

具体代码如下：（TMD，插代码的也被和谐了，么烂CSDN，准备转移blog了）//#pragma parallel omp forfor (int i = 0; i < realWidth; i ++){//#pragma parallel omp forfor (int j = 0; j < realHeight; j ++){// 图像物理坐标系中点在图像像素坐标系中的对应点u、vdouble u = i - 65;double v = j - 25;// 根据图像在图像物理和图像像素坐标系中点的关系来计算图像物理坐标系中的点//// u = x / dx + u0 fx = 1 / dx// v = y / dy + v0 fy = 1 / dydouble x = (u - u0) / fx;double y = (v - v0) / fy;double r2 = pow(x, 2) + pow(y, 2);double r4 = pow(r2, 2);double fr = 1 + k1 * r2 + k2 * r4 + k3 * r2 * r4;double ud = (u - u0) * fr + u0;double vd = (v - v0) * fr + v0;int u0 = int(ud);int v0 = int(vd);int u1 = int(1 + ud);int v1 = int(1 + vd);if (ud > 0 && ud < 640 && vd > 0 && vd < 480){fcImagePlus->image.pData[i + j * realWidth] = pixelInterpolation(tmpImage[0].image.pData,ud, vd, u0, v0, u1, v1);}}}结果贴图：。

基于非线性优化模型的数码相机标定算法

２２２２２
（５）（６）式描述了世界坐标系中的点与相应的像
素坐标系的点的对应关系只要知道坐标系中的一
个点的坐标值和与之对应于像素坐标系中的坐标
值，就可以得到（５）（６）两个方程。取ｎ个点的世界坐
标值和像素坐标值．就可以得￣］１２ｎ个方程．下面用矩
阵的形式表示这些方程：
论坛
２０１４．１数据通信
ＦＯｒｕｍ
基于非线性优化模型的数码相机标定算法
王鹏施伟斌孔维行张园园（上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海２０００９３）
摘
要：针对针孔线性模型的缺点，引入非线性因素（如相机的畸变等），建立基于Ｔｓａｉ算法的非线性模
［］ａ虽２１０ｏｌｉ］Ｙ
＝
ｌ
其中．ＲＮＴＹｔＮ是从世界坐标系到相机坐标系的旋转和平移变换，为数码相机的外部参数为３ｘ３正交单位的旋转矩阵，瞒三维平移向量；ＯＴ：［０００］；
型。这种模型需要先用线性模型求出一个较准确的参数，然后根据这些参数利用非线性模型进一步提高精度。
模型检验中由于图像畸变一般在边缘较大，为了更好体现模型检验的可信性，选取图像边缘上的点做检验，并
进行重投影误差计算。结果表明非线性模型的精度相对于线性模型精度有很大程度的提高。关键词：系统标定；霍夫变换；Ｔｓａｉ算法；双目定位

考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定

考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定薛白;段锁林;邹凌【摘要】for the GRB-400 robot vision system, a nonlinear camera model of one order radial distortion is set up. First, the coordinates of the calibrated image are collected with Matrox of the GRB system, and then distortion parameters of camera are worked out by the established linear equation based on radial a-lignment constraint (referred to as the RAC). The image is corrected by using distortion parameters, so as to improve the location accuracy of target object. At the same time, the robustness of robot vision systems is improved when camera calibration parameters change. The experimental results show that this method has higher precision in the calibration.%针对GRB-400机嚣人视觉系统,建立完整的摄像机一阶径向畸变模型.首先用GRB系统的Matrox图像采集卡采集标定点坐标,然后利用径向排列约束方法(简称RAC)建立线性方程组求解摄像机的径向畸变参数.基于此畸变参数实现图像校正,以提高对目标物体的定位精度,从而提高机器人视觉系统对摄像机标定参数变化的鲁棒性.实验结果表明:该方法有较高的标定精度.【期刊名称】《常州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(024)002【总页数】5页(P49-53)【关键词】摄像机标定;径向畸变;径向约束;交比不变性;定位精度【作者】薛白;段锁林;邹凌【作者单位】常州大学机器人研究所,江苏常州213164;常州大学机器人研究所,江苏常州213164;常州大学机器人研究所,江苏常州213164【正文语种】中文【中图分类】TP242.6+2机器人目标识别包括对目标物体的形状、大小、颜色等特征的识别，而在机器人目标物体抓取操作中，还要识别目标物体的方位，以便机器人据此方位来驱动各关节运动到目标物体所在位置并将手爪调整到合适的姿态，进而实现对目标物体的抓取操作。

摄像头标定原理

摄像头标定原理
摄像头标定是一项非常重要的工作，可以使摄像头根据标定的参数正
确地进行图像的处理和识别。

摄像头标定的原理是基于摄像头的内部
参数和外部参数的确定来进行的。

下面将分步骤阐述摄像头标定原理。

第一步：内部参数的确定
摄像头的内部参数包括焦距、主点位置、畸变参数等。

其中焦距是确
定摄像头成像的关键，可以通过测量物体在图像中的投影位置和实际
物体大小来确定。

主点位置则可以通过拍摄一个具有平行线的校准板
来确定。

畸变参数则可以通过拍摄一个具有大量棋盘格的标定板来确定。

第二步：外部参数的确定
摄像头的外部参数包括位置和方向，可以通过摄像头和标定板之间的
关系来确定。

常用的有平移和旋转矩阵等方法。

通过摄像头在三维空
间中观察棋盘格的角点，并比较其在图像中的坐标，使用最小二乘法
来计算出摄像头的外部参数。

第三步：标定结果的评估
完成摄像头的内部和外部参数的确定后，需要对标定结果进行评估。

评估标准包括重投影误差、校准板的配准精度等。

重投影误差是指校
准板上点的重投影误差，配准精度是指摄像头在三维空间中观察点的
实际位置和标定结果的偏差。

标定完成之后，摄像头就可以进行准确的图像处理和识别。

例如，通
过计算角度和距离，可以对物体进行测量和定位，而通过物体的纹理
和特征，可以对其进行识别和跟踪等。

总之，摄像头标定是摄像技术中的一个重要环节，对于提高摄像技术的应用效果具有非常重要的作用。

halcon畸变校正adaptive算法原理

halcon畸变校正adaptive算法原理Halcon (海康) 是一种用于机器视觉应用的强大的软件库。

它提供了广泛的图像处理和分析功能，包括畸变校正(Distortion Correction) 算法。

畸变校正在机器视觉中非常重要，因为它可以去除图像中由镜头畸变引起的形变，从而提高图像的准确性和可靠性。

在Halcon中，adaptive算法是一种常用的畸变校正方法。

本文将逐步介绍adaptive算法的原理及其应用。

第一节：畸变校正基础畸变校正是通过转换像素坐标来纠正图像中的形状失真。

镜头畸变主要包括径向畸变和切向畸变。

径向畸变是由于镜头形状引起的，会使得图像中的直线弯曲或弯曲。

切向畸变是由于镜头放置角度引起的，会导致图像中的直线扭曲或倾斜。

畸变校正的目标是将图像重新映射到一个平面上，使得图像中的直线变为直的。

畸变校正方法通常包括建立畸变模型和对图像进行数学变换两个步骤。

第二节：adaptive算法原理adaptive算法是一种自适应的畸变校正方法，它可以根据已知的畸变模型参数自动调整校正结果，以减小残余畸变。

adaptive算法的原理基于对畸变模型的灵活性进行优化。

adaptive算法包括以下主要步骤:1. 提供已知的畸变模型参数，包括径向畸变系数和切向畸变系数。

这些参数可以通过镜头制造商提供的校准数据或通过标定板的图像处理得到。

2. 将待校正的图像分割成小的校正区域。

这可以通过图像中的特定特征或用户定义的区域来完成。

3. 对于每个校正区域，计算出原始图像中的坐标和校正后图像中的坐标之间的映射关系。

这通常使用畸变模型参数来进行计算。

具体算法包括对原始图像的每个像素进行反向畸变计算，并查找最近邻像素来获得校正后图像中的坐标。

4. 根据映射关系对图像进行数学变换。

这通常包括对校正后图像进行插值来生成新的校正图像。

插值方法可以根据应用需求进行选择，常见的插值方法有双线性插值和双三次插值等。

5. 对校正图像进行残余畸变分析。

基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法

基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法
透视畸变是指在采集照片或视频时，由于相机镜头的物理属性，导致图像中的直线在空间中不再是直线，而是呈现出弯曲的形状。

在摄影、计算机视觉和图像处理领域中，透视畸变的矫正是一个重要的问题。

相机标定是确定相机内部参数和外部参数的过程，以便于对从相机中采集的图像进行准确的测量和分析。

基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法可以消除相机图像中的畸变，从而提高测量和分析的准确性。

以下是一种基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法的步骤：
1. 采集图像：使用已经设置好的实验场景，采集一组由不同位置和姿态的标定板填充的图像。

2. 提取角点：对于每张图像，使用角点检测算法（如Harris角点检测）提取标定板上的角点。

3. 对角点进行特征匹配：将每张图像的角点与其他图像进行特征匹配，以确定相同角点的对应关系。

4. 估计相机参数：使用角点的对应点对，利用相机模型和几何约束等方法，估计相机的内部参数（如焦距、主点位置）和外部参数（如旋转矩阵和平移向量）。

5. 透视畸变矫正：根据估计的相机参数，对采集的图像进行透
视畸变矫正，将图像中的直线变为直线。

6. 评估标定结果：使用畸变矫正后的图像，评估相机标定的准确性和精度。

可以利用重投影误差等指标来评估。

7. 优化相机参数：根据评估结果，通过优化算法（如Levenberg-Marquardt算法）对相机参数进行优化，进一步提高标定的准确性。

这种基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法可以在各种应用中使用，如计算机视觉、机器人导航、虚拟现实等。

通过消除透视畸变，并准确估计相机参数，可以使相机采集的图像更符合实际场景，提高测量和分析的准确度。

一种实用的摄像机标定系统设计

关键词：摄像机标定计算机视ＯｐｅｎＣＶ实用中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ
文章编号：１００７ — ９４１６（２０１５）０８－０１８７－Ｏ１
像模型总和结非前线人性研畸究变成模型果，本之间文从的实联用系性出发，融合了理想攮像廖
提出一种实用的摄像机标定系统设计方法，并在Ｖｃ＋＋编译环境下调用ＯｐｅｎＣＶ相关库函数进行摄像机的标定实验，求出摄像机的标定参数，再对标定结果进行
，
，｝０ ÷ｌ０．｝００Ｉ
Ｚ
ｌ
１Ｍ专职（１ — ４）
和。分别为两坐标系之间的旋转矩阵和平移
向量。（２）点Ｐ（Ｘ。，，）从摄像机坐标系转换到以毫米为单位的成像平面坐标系ｑ — ＸＹ中的投影点ｍ（ｘ，）是基于理想小孔成像模型的相似三角形得到，用齐次坐标和矩阵形式表示为
ｒ
，
摄像机的校正实验验证。
以像素为单位后在轴和轴方向的比例因子；由参数．、理想摄像机透视成像模型是在不考虑摄像机畸变的情况下，以／、和决定，只与摄像机的内部结构有关，这些参数成为摄像理想ｚｈ￣：Ｌ成像原理为原型而推导出来的光学透视投影成像关系。由旋转矩阵和平移向量。组成，只与摄像机根据上述模型，三维空间物体上点Ｐ（，ｙｗ，２ｗ）从世界坐标系机的内参数；相对于世界坐标系的空间位姿决定，称为摄像机外参数；只为世界０一ｚ变换到以像素为单位的成像平面坐标系。０一ｕ具体坐标系中的任意物点向量，日为从世界坐标系变换到以像素为单过程如下：（１）点Ｐ（，，ｚｗ）从世界坐标系一ｚ。转换到摄像机坐标位的成像平面坐标系的单应性矩阵。由于摄像机在设计和制造上固有的缺陷，现实世界中不可能存系中可用齐次坐标和矩阵形式表示为在理想光学几何成像关系的摄像机。

摄像机标定的一种方法

Ｏ摄像机有效焦距（）成像平面坐标系ｏｙ０为３ｌ，ｘ
，
Ｙ，ｕ表示针孔模型下Ｐ点的理想成像坐标，）
，
导Ｃ导ｌ：ｆ１一
ｖ１一Ｃｖ
：－Ｕ１２ｌ／
】：：Ｔ。
是由透镜径向畸变引起的偏离
，ｕ的实际成像Ｙ）
第２期（第９总５期）
机械管理开发
２００７年４月
Ｖ）２为有效焦距下该特征点的像素坐标。选择多个特征
点，用最／＂ｂ－乘法即可解出图像主点坐标（，ｃｃ值。（）图像纵横比Ｓ的确定：由于摄像机焦距同时２ｘ可在和Ｙ方向上缩放图像，因此可以垂直拍摄一个圆环．然后计算其图像水平方向和垂直方向上的像素直径比即为所求图像纵横比。
＝／ｘ＋ｃ＝／ｙ，＝ｄ／ｘ。ｄｄ，ｙｄｄ＋ｃｓｙｄ
其中：ｃ为图像主点坐标；为图像纵横比。ｄ，分ｃ，ｓｘ别为图像平面在ｘｙ方向上单位像素间的距离。，
（）需要标定的参数：部参数Ｒ，应为６个；５外，内部参数ｓｃｃ，。ｋ，，
（）转矩阵及平移分量ｔｔ的求解：３旋ｒ，由径向
２摄像机模型的建立
（）由于只考虑一阶径向畸变：３
＝
首先建立４个坐标系（图１ｔ：１见）（）三维世界坐】

基于改进模型的摄像机标定

ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌ
ＷａｎｇＸｉａｏｈｕｉＣｈｅｎｇＪｉａｎｑｉｎｇＨａｎＹｕ
～～一～一一～一．一～一
摘
要：摄像机标定是机器视觉领域的一个重要的研究内容。摄像机模型是摄像机标定方法的基础，任何标定方法
都是针对相应的成像模型来说的。一种好的模型有时候要比一种好的优化方法更有意义。考虑到工业上对于测量的
收稿日期：２Ｏ１３０８＊基金项目：江苏省自然科技基金（ＢＫ２０１２２３６）资助项目
・
４Ｏ・
王晓辉等：基于改进模型的摄像机标定
此，基于张的基本原理，利用一种改进的三参数模型，考虑主要影响元素，线性求解内外参数，再结合畸变模型，利用非线性方法，进行最终的优化求解。采用改进的标定模型，
非线性畸变因素，可以使用线性方法标定，但精度不高］。１９６６年，Ｂ．Ｈａｌｌｅｒｔ首次将最小二乘法用于摄像机标定，从而将非线性优化引入到了摄像机标定中。１９７５年，Ｗ．Ｆａｉｇ建立了较复杂的摄像机成像模型，通过非线性优化求解，但

机器视觉9点标定原理(一)

机器视觉9点标定原理(一)机器视觉9点标定什么是机器视觉9点标定？机器视觉9点标定是一种常用的标定方法，用于校准相机镜头的畸变。

它通过在不同位置放置一个规则的校准板，并采集板上的点坐标来计算畸变参数，以实现图像的准确测量和分析。

标定原理机器视觉9点标定的原理基于相机模型和畸变模型。

在相机模型中，我们将相机抽象为一个透视投影系统，可以通过将三维世界坐标映射到二维图像坐标来描述相机成像过程。

而在畸变模型中，我们考虑相机镜头的畸变现象，主要包括径向畸变和切向畸变。

步骤1.准备校准板：在标定前，我们需要准备一个拥有明确区分特征的校准板。

一般采用黑白相间的棋盘格样式，并且每个格子内至少包含一个角点特征。

2.摄像头设置：将相机固定在一个位置，并确定相机参数（焦距、感光度等）。

3.获取标定板图像：在不同位置和角度下，通过相机获取校准板的图像。

4.检测角点：使用图像处理算法自动检测出每个格子的角点。

5.提取角点坐标：根据角点检测结果，将每个格子的角点坐标提取出来，得到一个相对于相机坐标系的二维点集合。

6.世界坐标生成：根据校准板的特征尺寸，可以将每个角点的世界坐标生成出来，得到一个相对于世界坐标系的三维点集合。

7.标定参数计算：根据二维点集合和三维点集合，采用最小二乘法等方法计算出相机的畸变参数、内参数和外参数。

8.检查标定结果：通过观察重投影误差等指标，判断标定结果的准确性。

9.应用标定参数：将获得的标定参数应用于机器视觉系统中，以校正图像中的畸变，提高测量和分析的准确性。

优势和应用机器视觉9点标定具有以下优势： - 简单易行：标定过程相对简单，只需要一块规则校准板和相机设备。

- 准确可靠：通过计算得到的畸变参数可以很好地校正图像中的畸变，提高测量和分析的准确性。

- 广泛应用：机器视觉9点标定可以应用于工业自动化、机器人导航、三维重建等领域。

总结机器视觉9点标定是一种常用的相机校准方法，通过对校准板上的角点进行图像处理和计算，得到相机的畸变参数。

相机畸变系数标定

相机畸变系数标定摘要：I.相机畸变系数简介- 相机畸变原因- 畸变系数定义II.相机畸变系数标定的方法- 基于棋盘格的方法- 基于单应性矩阵的方法III.标定结果及应用- 畸变系数矩阵- 畸变校正IV.总结正文：相机畸变系数标定是计算机视觉领域中的重要任务之一，它旨在通过特定的算法来测量相机镜头的畸变程度，并计算出相应的畸变系数。

相机畸变主要是由于镜头的光学特性引起的，例如镜头的曲率、透镜厚度等。

这些因素会导致图像在传输过程中产生变形，从而影响图像的质量和后续的视觉处理。

为了准确地测量相机的畸变系数，人们提出了许多标定方法。

其中，较为常见的有两种：基于棋盘格的方法和基于单应性矩阵的方法。

基于棋盘格的方法是最常用的标定方法之一。

该方法需要在待标定的图像中加入棋盘格，然后通过计算棋盘格像素点的坐标变化来推导出畸变系数。

这种方法的优点是简单易行，标定精度较高，但缺点是需要在图像中加入额外的棋盘格，可能会对图像的视觉效果产生影响。

另一种常用的标定方法是基于单应性矩阵的方法。

该方法通过计算两个不同视角下的图像之间的单应性矩阵来推导出畸变系数。

这种方法的优点是不需要在图像中加入额外的棋盘格，缺点是计算过程较为复杂，需要较高的计算能力。

在完成畸变系数标定后，我们可以得到一个畸变系数矩阵，它包含了相机镜头的各种畸变参数。

利用这个矩阵，我们可以对图像进行畸变校正，从而提高图像的质量和后续视觉处理的准确性。

总之，相机畸变系数标定是一个重要的计算机视觉任务，它可以帮助我们准确地测量相机镜头的畸变程度，并提高图像的质量和后续视觉处理的准确性。

一种改进的摄像机标定方法

摄像机标定是机器视觉实现的前提和基本问题，是解决三维物点与二维像点间对应关系的基本步骤。摄像机标定包括摄像机内部几何、光学特性（内部参数）和相对世界坐标系的摄像机的位置（外部参数）。标定结果的精度直接影响着后续工作的准确性。现有的摄像机标定技术大体可以归结为两类ｊ传统的：
维普资讯
第３５卷第６期
２００７年６月
东
北
林
业
大
学学ຫໍສະໝຸດ 报Ｖｏ．５Ｎｏ６１３．
ＪＲＮＡＬＯＦＮＯＲＯＵＴＨＥＴＦＲＥＴＲＹＵＶＥＩＡＳＯＳＮＩＲＳＴＹ
Ｊｎ０７ｕ．２０
的应用。ＳＳＮ算法是基于图像的灰度信息的角点检测算ＵＡ法，出了吸收核同值区的概念，提即在图像上移动圆形模板，若模板内的像素灰度与模板中心的像素灰度差值小于给定的门限，则认为该点与中心点是同值的，由满足这样条件的像而素组成的区域则叫作吸收核同值区ＵＡｕｉａｅｓｇｅｔＳＮ（ｎｖｌｅｍｎｕａｓｉｔｇｎｃｅｓｓｉｌｉｕｌｕ）。ＳＳＮ角点检测算法的核心思想ｍａｎＵＡ是：平坦区域像素点的ＵＡＳＮ值最大，边界点次之，角点最小；而且角点越尖，吸收核同值区越小。因此通过设定灰度阈值和ＵＡＳＮ面积阈值，可判断角点位置，ＳＮ面积阈值可以通ＵＡ过下面的方法进行设定。
关键词摄像机标定；点检测；角自适应分类号Ｔ３１４Ｐ９．１ＡＮｅｐｒａｈｆｒＣｍｅａＣｌｒｔｎＷａｇＸａｈａＳｈｏｏＥｅｔｎａｄＩｏｍｔｎＸ ’ｎＰｌｅｈｉＵｉｗＡｐｏｃａｒａｉａｉ／ｎｉｕ（ｃｏｌｆ１ｃｏｎｎｒａｉ，ｉａｏｙｃｎｃｎ— ｏｂｏｏｒｆｏｔｖｒｔ，ｉａ１０８Ｐ．Ｃｉａ；ｕＷｅｉ（ｉａｎｖｒｔｏＴｃｎｌｇ）／ｏｒａｏＮｒｅｓＦｒｔｎ— ｅｓｙＸ ’ｎ７０４，．Ｒｈｎ）ＦｉｎＸ ’ｎＵｉｓｙｆｅｈｏｙ／ＪｕｌｆｏｔａｔｏｅｒＵｉｉｐｇｅｉｏｎｈｓｙｖｒｔ２０，５６．一１～３ｅｉ．一０７３（）５５ｓｙ