摄像机标定系统方法研究
摄像机标定系统的设计与实现
１ Ｌ和 Ｏ ｅＣ ．Ｉ ２Ｐ ｐｎ Ｖ中常用的数据结构
ＩＬ 中的函数只 处理一种 格式 的图像 ，该格 式的头结构 Ｐ 是 Ｉｌ ｅ ｐｌ ａ ｅ ｐＩ 。Ｉｌｍ ｇ 是这两 个库 中基本的数据结构 ，包含 了 ｍｇ 图像 的所有信息 ，还 有指向图像数据指针 。具体 定义如下 ：
形式 ： 基于标定物的方法 ，自 标定 方法¨ 。 和基于主 动视 觉的 标定 方法 Ｊ 于标定物 的方法［６ 指用一个结构 已知、 。基 ５１ ，是
．
加工精度很高 的标定块作为空 间参照物 ，通过 空间点和图像
点之 间的对应关系来建立摄像机模型参数 的约束 ，通过优化 算法来求取这些参数 。这种方法根据 所使 用的标定 物的不同 又可 以分为 ３种 ：基于 一维物体 的标定，基于 二维物体的标 定和基于三维物体 的标定 。相 比干 自标 定和基于主 动视觉的 标定 方法 ，此 方法 的优点是可 以使 用任意 的摄 像机 模型 ，标
ｐ ｒｍｅｅ ａ ｅｃ ｍｐ ｔｄａ ｄｄｓ ｌｙ ｄａ ｃ ｒｔｌ ｎａｍｉｕｅｂ ｅｓ ｓｅ ． ａａ ｔｒｃ ｎｂ ｏ ｕｅ ｎ ｉｐａ ｅ ｃ ｕａｅｙｉ ｎ ｔ ｙｔ ｙ ｔｍ Ｔｈｅａ ｔ ｒ ａ ｏｎ ｌｓｏ ｆｉ ａｉ ｉ ｙ ３ ｒｃ ｎｓｒ ｔｏ ｈ ｕｈｏ ｓｃ ｍｅｔ ａｃ ｃｕ ｉｎｏ ｓｖ ｌｄｔ ｂ Ｄ ｅ ｏ ｔ ｏ ｔ ｙ ｕｃｉｎ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ． ｘ ｅ ｉ ｎｓ Ｃｏｍｐ ｒ ｄｗｉ ａｌｂｐ ｏ ｅ ｕ ｅ ｉ ｗｉ ｅ ｙｓｅ ｗｈｃ ａ ｅｕｓｄｃ ｎ ｅ ｉｎｌ． ａｅ ｔ ｔ Ｍ ｔ ｒｃ ｄ ｒ ，ｔｓａｓ ｆ ｒ ｔ ｍ ｉｈｃ ｎｂ ｅ ｏ ｖ ｎｅ ｔ ｈ ｈｅ ａ ｉ ｔ ｓ ｙ
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆＣａ ｅ ａＣａ ｉ ｒ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｓｇ ｎ ｍ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｒ ｌｂ ａ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ
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。
相机标定和精度评估方法的比较和回顾汇总
摄像机标定方法与精度评估的对比回顾摘要相机标定对于进一步的度量场景测量来说是一个关键性的问题。
很多有关标定的技术和研究在过去的几年中相继出现。
然而，深入探究一种确定的标定方法的细节，并与其它方法进行精度比较仍是不易的。
这种困难主要表现在缺少标准化和各种精度评估方法的选择上。
本文给出一个详细的回顾关于一些最常用的标定技术，文中，这些标定方法都采用相同的标准。
此外，文中涉及的方法已经过测试,精确度也经过测定。
比较结果和后续的讨论也在文中给出。
此外，代码和结果在网上也可以找到。
2002模式识别学会，发布由Elsevier science，保留所有权利。
关键词：相机标定镜头畸变参数估计优化相机建模精度评估3D 重建计算机视觉1、介绍相机标定是计算机视觉计算的第一步。
虽然可以通过使用非标定相机获取一些有关测量场景的信息，但是，当需要度量信息时标定是必须的。
精确校准相机的使用使从平面投影图像中测量物体在真实世界中的距离成为可能。
这种功能的一些应用包括：1、致密重建：每个像点确定一条光射线通过相机对场景的焦点。
这种使用多个视角观察静止场景（来自一个立体系统，或者单个移动相机，或者一个结构光发射器）允许两条交叉的光线得到度量的3D点位置。
显然，相应的问题被提前解决了。
2、外观检验：一旦被测目标的致密重建被获得，被重建的目标可以与已存储的目标比较来检测任何制造缺陷如凸起、凹陷或裂纹。
一个潜在应用是外观检验用来质量控制。
计算机处理的外观检查允许自动化和彻底化检查物体，与缓慢的暗含一种数据统计方法的人工检查截然相反。
3、目标定位：当考虑来自不同对象的各种图像点时，这些对象的相对位置可以被轻易确定。
这个有许多可能的应用，尤其是工业零件装配和机器人导航中的障碍回避。
4、相机定位：当相机固定在机械臂或者移动机器人上，相机的位置和相角可以通过计算场景中已知标志的位置获得。
如果这些测量值提前存储，一个短暂的分析可以帮助处理器计算出机器人的轨迹。
三目立体相机的标定研究
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ． ２ ０ １ ５ ． ０ ２ ． ０ １ ６
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ Ｔｒ ｉ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ Ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ Ｃａ ｍｅ ｒ ａ Ｃａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， ｔ ｈｒ ｅ ｅ － ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｏ ｈｅ ｔ ｒ ｉｅ ｆ ｌ ｄ ｓ ． Ｉ ｎ ｈｉ ｔ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ， ａ ｎ ｅ ｗ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｏ ｆ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｈｅ ｔ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ
Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｉ ｔ ｏ ｎ ， Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎａ ｎｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
摄像机标定原理及源码
摄像机标定原理及源码一、摄像机标定原理1.1相机模型在进行摄像机标定之前，需要了解相机模型。
常用的相机模型是针孔相机模型，它假设光线通过小孔进入相机进行成像，形成的图像符合透视投影关系。
针孔相机模型可以通过相机内部参数和外部参数来描述。
1.2相机内部参数相机内部参数主要包括焦距、光心坐标等信息，可以通过相机的标定板来获取。
标定板上通常有已知尺寸的标定点，通过计算图像中的标定点坐标和实际世界中的标定点坐标之间的关系，可以求解出相机的内部参数。
1.3相机外部参数相机外部参数主要包括相机在世界坐标系中的位置和姿态信息。
可以通过引入已知的点和相机对这些点的投影来求解相机的外部参数。
也可以通过运动捕捉系统等设备获取相机的外部参数。
1.4标定算法常用的摄像机标定算法有张正友标定法、Tsai标定法等。
其中，张正友标定法是一种简单和广泛使用的标定方法。
该方法通过对标定板上的角点进行提取和匹配，利用通用的非线性优化算法（如Levenberg-Marquardt算法）最小化像素坐标与世界坐标的重投影误差，从而求解出相机的内部参数和外部参数。
二、摄像机标定源码下面是使用OpenCV实现的摄像机标定源码：```pythonimport numpy as npimport cv2#棋盘格尺寸（单位：毫米）square_size = 25#棋盘内角点个数pattern_size = (9, 6)#获取标定板角点的世界坐标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) * square_sizedef calibrate_camera(images):#存储角点的世界坐标和图像坐标objpoints = []imgpoints = []for img in images:gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#查找角点ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)if ret:objpoints.append(objp)#亚像素精确化criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS +cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)imgpoints.append(corners2)#标定相机ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)return ret, mtx, dist, rvecs, tvecs#读取图像images = []for i in range(1, 21):img = cv2.imread(f'image_{i}.jpg')images.append(img)#相机标定ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = calibrate_camera(images)#保存相机参数np.savez('calibration.npz', ret=ret, mtx=mtx, dist=dist, rvecs=rvecs, tvecs=tvecs)```以上代码首先定义了棋盘格尺寸和格子个数，然后定义了函数`calibrate_camera`来进行相机标定。
张正友 标定方法
张正友标定方法标定方法是一种用于确定摄像机内外参数的技术。
在计算机视觉和机器人领域中非常重要，它可以用于目标检测、三维重建、姿态估计等任务。
本文将介绍相机标定的基本方法，包括棋盘格标定法和立体标定法。
棋盘格标定法是一种常用的相机标定方法。
首先需要准备一个已知尺寸的棋盘格板，然后安装在一个平面上，保证其在摄像机视野内。
接下来，从不同角度和位置拍摄棋盘格的图像。
在每张图像中，通过找到棋盘格的角点，并记录它们的像素坐标。
然后，利用棋盘格的真实尺寸和像素坐标，通过最小二乘法求解相机内外参数。
相机内参数包括焦距、畸变系数等，而相机外参数包括旋转矩阵和平移向量。
最后，通过优化算法对相机内外参数进行优化，使其更加准确。
立体标定法是一种用于立体相机标定的方法。
立体相机是由两个摄像机组成的系统，用于获取不同视角的图像。
立体标定的目标是计算出两个相机的相对位置和姿态，以及每个摄像机的内参数。
立体标定的基本思想是通过观察同一个物体的不同视角的投影来确定相机的空间变换关系。
首先需要获取一组立体图像，这些图像中应该包含相同的物体，且可以找到它们在每个图像中的对应点。
然后，通过计算对应点之间的几何关系，求解出相机的转换矩阵和平移向量。
最后，通过优化算法对相机内参数进行优化。
在实际应用中，相机标定是一个非常重要的步骤。
相机标定的好坏直接影响到后续计算任务的准确性和精度。
因此，标定过程中需要注意以下几点。
首先，要保证棋盘格或物体在摄像机视野内的角度和位置的变化尽可能大。
这样可以通过更多的图像数据提高标定结果的准确性。
其次，要保证拍摄图像的质量。
避免图像模糊、过曝或者欠曝等问题。
最后，要使用合适的优化算法对标定结果进行优化。
常用的优化算法有最小二乘法、Levenberg-Marquardt算法等。
总结来说，相机标定是一种确定相机内外参数的重要技术。
棋盘格标定法和立体标定法是常用的标定方法。
标定过程中需要注意棋盘格或物体的角度和位置变化、图像质量以及优化算法的选择。
一种实用的摄像机标定系统设计
文章 编号 ： １ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ８ － ０ １ ８ ７ － Ｏ １
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Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 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 ÷ｌ ０． ｝ ０ ０ Ｉ
Ｚ
ｌ
１ Ｍ 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 — Ｘ Ｙ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ｚ ｈ ￣ ： 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 （ ， ｙ ｗ ， ２ ｗ ） 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 （ ， ， ｚ ｗ ） 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 。
机器人视觉系统中相机标定技术研究
机器人视觉系统中相机标定技术研究一、引言随着科技的不断发展，机器人技术已变得越来越重要，其中视觉系统是机器人技术中的重要一环。
相机标定技术作为视觉系统中的一项关键技术，对于机器人的精度和准确性有着重要的影响。
因此，本文旨在对机器人视觉系统中的相机标定技术进行研究，探讨其技术原理和应用方法。
二、相机标定技术的概念及意义相机标定是指确定摄像机内部和外部参数的过程。
其中，摄像机内部参数包括焦距、主点位置、畸变等；外部参数则包括摄像机相对于世界坐标系的位置和方向等。
相机标定的目的是为了求取摄像机在真实三维世界坐标系下的位置和姿态，从而实现三维物体的准确测量和定位。
相机标定技术在机器人视觉系统中的应用极其重要。
首先，机器人通过视觉系统获得环境中物体的信息，需要通过相机标定来获取准确的世界坐标系信息，从而实现精确的机器人操作。
其次，在机器人操作中，需要对物体进行准确的测量和定位。
相机标定技术通过相机的准确测量和定位，为机器人操作提供了重要的支持。
三、相机内部参数标定方法相机内部标定是指确定摄像机内部参数值的过程，通常采用的方法有以下两种：1、直接法直接法是通过摄像机拍摄一组已知大小的校准板图像，校准板上包含若干个特征点，通过测量特征点在图像中的坐标和在实际校准板上的坐标，可以计算出摄像机内部参数，包括焦距、主点位置和畸变等。
2、间接法间接法是基于多幅图像之间的匹配关系，通过计算每个像素点在不同图像中的反投影误差，来确定摄像机的内部参数。
其中常用的间接法有Tsai等提出的标准模型法和Zhang等提出的张氏标定法。
标准模型法利用多幅图像之间的重合度来计算摄像机的内部参数。
张氏标定法则是在标准模型法的基础上加入了基于角点的校准方法。
四、相机外参标定方法相机外参标定是指确定摄像机相对于世界坐标系的位置和方向的过程。
通常采用的方法有以下两种：1、单目标定方法单目标定方法是指只通过一颗摄像机来确定物体在三维坐标系中的位置和方向。
visionpro标定方法
visionpro标定方法VisionPro是一款流行的工业视觉软件，用于机器视觉系统的开发和操作。
标定是机器视觉系统中的一个重要步骤，用于将摄像机和物体之间的关系建立起来，以便准确地进行测量和检测。
本文将介绍VisionPro中的标定方法及其相关参考内容。
在VisionPro中，常用的标定方法包括相机标定和手眼标定。
1. 相机标定相机标定是通过标定物体在图像中的位置和实际物体在世界坐标系中的位置之间建立映射关系，从而确定摄像机的内部参数和外部参数。
常用的相机标定方法包括棋盘格标定和圆形格标定。
棋盘格标定是最常见的相机标定方法之一。
具体步骤如下：- 选择一个具有明显特征的棋盘格板作为标定板。
- 将标定板固定在待标定的位置，并使用摄像机拍摄多幅图像。
- 利用VisionPro中的标定向导工具，选择标定板的类型和大小，并输入标定板在世界坐标系中的尺寸。
- 通过VisionPro自动检测标定板上的角点，并将其与实际世界坐标系中的点进行匹配。
- 根据匹配结果，利用VisionPro中的标定向导工具自动计算相机的内部参数和外部参数。
除了棋盘格标定，圆形格标定也是常用的相机标定方法之一，在某些情况下可以提供更准确的结果。
2. 手眼标定手眼标定是用于标定机器人手臂与机器视觉系统之间的关系。
在自动化生产线上，机器人通常需要准确地获取图像信息并进行相应的操作，手眼标定可以帮助机器视觉系统确定机器人手臂的位置和姿态。
手眼标定的基本原理是通过采集机器视觉系统和机器人手臂的示教数据，建立二者之间的转换关系。
常用的手眼标定方法包括基于外方式和基于内方式。
基于外方式的手眼标定方法适用于机器人手臂和机器视觉系统之间存在外部传感器的情况，例如使用激光跟踪系统等。
此方法通常需要通过视觉传感器获取物体的位姿信息，同时利用机器人手臂的控制器获取手臂的位置信息，然后通过优化算法计算出手眼标定参数。
基于内方式的手眼标定方法适用于机器人手臂和机器视觉系统之间不使用外部传感器的情况。
基于HALCON软件的摄像机标定
基于HALCON软件的摄像机标定HALCON是一种非常强大的计算机视觉软件，可以用于许多应用领域，包括自动化、机器视觉、医学成像等。
在这些不同的领域，HALCON用户需要对摄像机进行标定，以便准确地测量和分析图像。
在本文中，我们将探讨如何使用HALCON进行摄像机标定。
摄像机标定的基本原理摄像机标定是计算机视觉中的一个重要过程。
在这个过程中，我们需要找到摄像机内部的一些参数，以便能够准确地测量对象的大小、位置和方向。
这些参数包括内部参数和外部参数。
内部参数包括焦距、畸变和像素距离等，这些参数决定了光学系统如何将世界坐标系中的点映射到图像平面上。
外部参数包括摄像机的位置和朝向，这些参数决定了摄像机如何拍摄场景。
因此，摄像机标定的目标就是确定这些参数。
摄像机标定的步骤摄像机标定通常涉及到摄像机的内部参数和外部参数，因此标定的步骤通常包括两个部分。
第一步是内部参数标定，我们需要用一些已知的三维坐标对摄像机的成像进行测量，得到这些坐标在图像中的投影。
这些点的坐标通常以像素为单位，我们可以使用极线几何或者张正友标定法等方法来求解内部参数。
第二步是外部参数标定，我们需要知道摄像机对于目标的位置和朝向。
通常我们使用标定板或者其他点来测量这些参数。
标定板通常是一个具有已知格子的图案，我们可以测量这些格子在图像中的位置，然后使用PnP算法和非线性优化等数学方法计算摄像机的位置和朝向。
HALCON摄像机标定步骤和代码接下来我们将介绍如何使用HALCON进行摄像机标定。
首先我们需要准备一些标定板或者其他特殊图案。
这些标定板通常由黑白相间的正方形组成，我们需要利用这些正方形来求解内部参数和外部参数。
1. 导入图像首先，我们需要使用HALCON导入摄像机标定所需的图像。
通常我们需要拍摄一系列的标定板图像，这些图像应该包括各种不同的摄像机角度和位置。
这些图像将用于内部参数和外部参数的标定过程。
通常在导入图像之前，需要对图像进行预处理，例如去除噪声和平滑化处理。
长焦和全景视觉系统的标定方法研究
长焦和全景视觉系统的标定方法探究关键词：长焦视觉系统；全景视觉系统；相机标定方法；几何模型；特征点；深度进修1. 引言长焦和全景视觉系统是现代计算机视觉领域的重要探究方向之一。
它们将多个图像信息整合起来，使得机器在感知和理解环境时更加准确和完善。
其中，长焦视觉系统具有较大的视场深度，可以应用于遥距离目标检测和测量；而全景视觉系统可以抓取全景图像，并生成高区分率的全景图像。
然而，为了能够准确地处理长焦和全景视觉系统的图像数据，需要进行相机标定，即测量相机的内参和外参。
相机标定是计算机视觉领域的重要问题之一，也是长焦和全景视觉系统的关键技术之一。
2. 基于几何模型的标定方法基于几何模型的标定方法是相机标定中最为基础和准确的方法之一。
该方法通过在三维空间中求解相机的内参和外参，从而建立相机模型。
在模型建立后，可以利用标定板或标定球等标定物对相机进行校准，得到相机的内参和外参。
该方法具有较高的准确性，但需要事先建模，在计算上较为耗费时间和资源。
3. 基于特征点的标定方法基于特征点的标定方法是相机标定中应用最为广泛的方法之一。
该方法通过计算不同图像之间特征点的对应干系，从而得到相机的内参和外参。
该方法适用范围更广，但对于特征点的数量和质量要求较高。
此外，在面对非刚性物体或运动模糊等状况时，该方法的准确性可能会受到影响。
4. 深度进修相机标定方法近年来，深度进修也被应用于相机标定领域。
该方法利用神经网络对相机内参和外参进行猜测，从而实现相机标定。
与传统的基于几何模型和特征点的标定方法相比，深度进修方法更加智能化和高效化。
然而，该方法对训练数据的数量和质量要求较高，同时可能需要较高的计算资源。
5. 结论本文针对长焦和全景视觉系统的标定问题，探究了几种标定方法，并对比了它们的优缺点。
从准确性、适用范围和计算成本等方面思量，基于几何模型的标定方法是最为准确的方法之一，但计算成本较高；而基于特征点的标定方法适用范围更广，但对特征点的数量和质量要求较高；深度进修相机标定方法是一种充分利用深度进修技术的新兴方法，但对训练数据要求较高。
双目视觉传输系统摄像机标定与立体匹配
双目视觉传输系统摄像机标定与立体匹配引言双目视觉传输系统是一种模拟人类双眼视觉的技术，在计算机视觉领域有着广泛的应用。
它利用两个相机同时捕获场景的图像，并通过摄像机的标定和立体匹配技术，计算出场景中物体的三维信息。
本文将介绍双目视觉传输系统中摄像机标定和立体匹配的原理和方法。
摄像机标定摄像机标定是双目视觉传输系统中的第一步，它的目的是确定两个相机的内外参数。
内参数包括相机的焦距、主点坐标和畸变参数等，外参数包括相机的位置和姿态。
标定的过程主要包括以下几个步骤：1.收集标定板图像：将一块已知尺寸的标定板放置在场景中，通过相机捕获多幅不同角度的标定板图像。
2.检测标定板角点：利用图像处理算法，在每张标定板图片中检测到标定板的角点，并记录角点的像素坐标。
3.求解相机内参数：根据标定板的实际尺寸和像素坐标，利用相机标定的数学模型，计算出相机的内参数。
4.求解相机外参数：利用已知的标定板特征点的三维坐标和对应的像素坐标，使用立体几何的方法求解相机的外参数。
立体匹配摄像机标定完成后，接下来是利用双目图像进行立体匹配，即找到两幅图像中对应的像素点。
立体匹配的目的是计算出两幅图像中每个像素点的视差，从而得到物体的三维坐标。
立体匹配的过程包括以下几个步骤：1.计算代价函数：为了找到两幅图像中对应的像素点，需要计算一个代价函数，代价函数衡量了两个像素点之间的相似度。
常用的代价函数包括视差差、灰度差等。
2.代价聚合：在代价函数计算完成后，需要对代价函数进行聚合，以得到一张视差图。
聚合的方法包括局部视差传播、全局视差优化等。
3.视差滤波：由于立体匹配过程中可能会产生误匹配的点，需要对视差图进行滤波。
常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波等。
4.视差转换：最后，将视差图转换为深度图，得到物体的三维坐标。
应用领域双目视觉传输系统在机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域有着广泛的应用。
在机器人导航方面，双目视觉传输系统可以实时地获取环境的深度信息，帮助机器人进行路径规划和障碍物避免。
相机标定实验报告
相机标定一、实验原理相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程。
相机的标定主要有两种：传统的摄像头标定方法和摄像头自标定方法，典型的有：（1）Tsai（传统的标定方法）；（2）张正友（介于传统和自标定之间）。
1999年，微软研究院的张正友提出了基于移动平面模板的相机标定方法。
此方法是介于传统标定方法和自标定方法之间的一种方法，传统标定方法虽然精度高设备有较高的要求，其操作过程也比较繁琐，自标定方法的精度不高，张正友标定算法克服了这两者的缺点同时又兼备二者的优点，因此对办公、家庭的场合使用的桌面视觉系统(DVS)很适合。
张正友标定方法由于简单、效果好而得到广泛使用。
张正友标定法的标定步骤：1、打印一张模板并贴在一个平面上；2、从不同角度拍摄若干张模板图像；3、检测出图像中的特征点；4、求出摄像机的外参数（单应性矩阵）和内参数（最大似然估计）；5、求出畸变系数；6、优化求精。
张正友标定方法的主要思想是：1、相机内参矩阵其中，q 的坐标系是默认的OpenCV 的像素坐标系，Q 的坐标系是标定板坐标系，Z 轴为0，原点在标定板的某个内角点上（标定板上角点的坐标均为[*,*,0]的形式），在OpenCV 3.0中使用的是（[i ∗Squres_Size ，j ∗Square_Size ，0]的形式）。
其中fx 和fy 表示相机x 轴和y 轴的焦距，s 表示成像平面x 轴和y 轴的不正交性。
2、基础公式对于不同位置的棋盘格到相机的成像，可以使用下面的公式进行表示：其中，[R|t]表示棋盘格坐标系相对于相机坐标系的位姿。
把矩阵R 和M ~写开，如下式所示：进行化简得：其中[u v 1]是已知量，[X Y 1]也是已知量，A 和[r1 r2 t]是未知量。
其中H=A[r1 r2 t]又叫做单应性矩阵，可以使用下面的3中所述的方法求解。
3、单应矩阵求解这里使用的方法基于最大似然准则：假设提取的m 存在均值为0，噪声协方差矩阵为的高斯白噪声。
基于张量投票的摄像机自标定方法研究
基于张量投票的摄像机自标定方法研究王君竹;陈丽芳;刘渊【摘要】In order to improve robustness of the traditional camera self-calibration algorithm based on Kruppa equations, the new method of camera self-calibration based on tensor voting is first proposed. The SIFT algorithm, based on scale invariant property, is adopted to extract and match the feature points of each image, which are taken from three different angles to the same scene. The first eight feature points with robustness are figured out with tensor voting and sorting. Then the fundamental matrix and the pole points are calculated by 8points’algorithm, and finally the parameter matrices of camera can be obtained by the Kruppa equations and the Structure FromMotion(SFM)algorithm. Compared with other algorithms through the comparative experiments, this method is proven to be more accurate, meanwhile, it can be regarded as a new robust camera self-calibration algorithm by the simulation experiments with Gaussian noise.%针对传统的基于Kruppa方程摄像机自标定算法的欠鲁棒性，首次提出将鲁棒的张量投票算法用于摄像机自标定方法中。
摄像机标定方法综述
摄像机标定方法综述摘要：首先根据不同的分类方法对对摄像机标定方法进行分类，并对传统摄像机标定方法、摄像机自标定方法等各种方法进行了优缺点对比，最后就如何提高摄像机标定精度提出几种可行性方法。
关键字：摄像机标定，传统标定法，自标定法，主动视觉引言计算机视觉的研究目标是使计算机能通过二维图像认知三维环境，并从中获取需要的信息用于重建和识别物体。
摄像机便是3D 空间和2D 图像之间的一种映射，其中两空间之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，即通常所称的摄像机参数，是表征摄像机映射的具体性质的矩阵。
求解这些参数的过程被称为摄像机标定[1]。
近20 多年，摄像机标定已成为计算机视觉领域的研究热点之一，目前已广泛应用于三维测量、三维物体重建、机器导航、视觉监控、物体识别、工业检测、生物医学等诸多领域。
从定义上看，摄像机标定实质上是确定摄像机内外参数的一个过程，其中内部参数的标定是指确定摄像机固有的、与位置参数无关的内部几何与光学参数，包括图像中心坐标、焦距、比例因子和镜头畸变等；而外部参数的标定是指确定摄像机坐标系相对于某一世界坐标系的三维位置和方向关系，可用3 ×3 的旋转矩阵R 和一个平移向量t 来表示。
摄像机标定起源于早前摄影测量中的镜头校正，对镜头校正的研究在十九世纪就已出现，二战后镜头校正成为研究的热点问题，一是因为二战中使用大量飞机，在作战考察中要进行大量的地图测绘和航空摄影，二是为满足三维测量需要立体测绘仪器开始出现，为了保证测量结果的精度足够高，就必须首先对校正相机镜头。
在这期间，一些镜头像差的表达式陆续提出并被普遍认同和采用，建立起了较多的镜头像差模型，D.C.Brown等对此作出了较大贡献，包括推导了近焦距情况下给定位置处径向畸变的表达式及证明了近焦距情况下测得镜头两个位置处的径向畸变情况就可求得任意位置的径向畸变等[2]。
这些径向与切向像差表达式正是后来各种摄像机标定非线性模型的基础。
[摘抄]相机标定（内参外参）概要
![[摘抄]相机标定（内参外参）概要](https://img.taocdn.com/s3/m/67a94b64571252d380eb6294dd88d0d233d43c1e.png)
[摘抄]相机标定（内参外参）概要简介摄像机标定(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 PP 的过程，下⾯相关的部分主要参考UIUC的计算机视觉的课件（⽹址）。
基本的坐标系：世界坐标系(world coordinate system)；相机坐标系(camera coordinate system)；图像坐标系(image coordinate system)；⼀般来说，标定的过程分为两个部分：第⼀步是从世界坐标系转换为相机坐标系，这⼀步是三维点到三维点的转换，包括 RR，tt （相机外参）等参数；第⼆部是从相机坐标系转为图像坐标系，这⼀步是三维点到⼆维点的转换，包括 KK（相机内参）等参数；相机坐标系转换到图像坐标系坐标系介绍如上图所⽰（图⽚来⾃UIUC计算机视觉课件），是⼀个⼩孔成像的模型，其中：CC 点表⽰camera centre，即相机的中⼼点，也是相机坐标系的中⼼点；ZZ 轴表⽰principal axis，即相机的主轴；pp 点所在的平⾯表⽰image plane，即相机的像平⾯，也就是图⽚坐标系所在的⼆维平⾯；pp 点表⽰principal point，即主点，主轴与像平⾯相交的点；CC 点到 pp 点的距离，也就是右边图中的 ff 表⽰focal length，即相机的焦距；像平⾯上的 xx 和 yy 坐标轴是与相机坐标系上的 XX 和 YY 坐标轴互相平⾏的；相机坐标系是以 XX， YY， ZZ（⼤写）三个轴组成的且原点在 CC 点，度量值为⽶（m）；像平⾯坐标系是以 xx，yy（⼩写）两个轴组成的且原点在 pp 点，度量值为⽶（m）；图像坐标系⼀般指图⽚相对坐标系，在这⾥可以认为和像平⾯坐标系在⼀个平⾯上，不过原点是在图⽚的⾓上，⽽且度量值为像素的个数（pixel）；相机转换到像平⾯知道上⾯的简单知识后，如果知道相机坐标系中的⼀个点 XX（现实三维世界中的点），在像平⾯坐标系对应的点是 xx，要求求从相机坐标系转为像平⾯坐标系的转换，也就是从 XX 点的(X,Y,Z)(X,Y,Z)通过⼀定的转换变为 xx 点的(x,y)(x,y)。
一种多分辨率混合相机系统标定方法
一种多分辨率混合相机系统标定方法多分辨率混合相机系统（MRC）是一种集成多种分辨率相机的成像系统，相机间分辨率不同时，相机位置、姿态不同，相机系统本身的初始参数也不同，对于系统的标定和重建非常困难。
为了解决这个问题，本文提出了一种MRC系统的标定方法，该方法可以有效地处理MRC系统的标定和重建问题。
首先，对于MRC系统，其标定需要考虑多个分辨率下的摄像机矩阵及畸变参数，同时考虑到多个不同分辨率下的相机已经预先分布在不同的位置及姿态下的情况下，这会使MRC系统标定的难度增加。
为了解决这个问题，本文采用了一种基于传统相机标定方法的扩展方法，将不同分辨率下的相机标定整合到同一个标定框架中，以减小标定误差。
其次，在为每个相机提取特征点之后，使用BoW（Bag of Words）技术对每个相机的特征点进行聚类，以形成一个基于视觉词汇的特征描述符，这可以使特征更加稳定，从而有效地减少了不同分辨率下特征点的差异性。
然后，使用单目相机标定基本理论，在使用至少一个公共角点标定多个相机的基础上，将不同尺度下的多个相机同时进行标定，即计算不同分辨率下的相机的内参矩阵和畸变参数，包括单目标定和MRC标定两个步骤。
最后，根据标定结果，使用线性插值的方式计算出不同分辨率下相机之间的关系，以获得多个相机的相对位置和姿态。
同时，采用多帧图像的重建技术对整个系统进行三维重建。
实验结果表明，该方法在多分辨率混合相机系统的标定和重建方面取得了较好的性能，可以为MRC系统的应用领域提供有效的解决方案。
综上所述，针对多分辨率混合相机系统的标定问题，本文提出了一种扩展的标定方法，该方法可以减小标定误差，使特征更加稳定，同时实现多尺度下的相机标定和三维重建，有效地解决了多分辨率混合相机系统的标定和重建问题。
这一标定方法有望在实际应用中推广和应用。
光学设备参数标定的研究和实现
光学设备参数标定的研究和实现光学设备在各个领域都得到了广泛的应用，如工业制造、医疗诊断、通信传输等。
然而，在实际使用过程中，了解光学设备的参数非常重要。
什么是光学设备参数标定呢？它是指为获得最好的光学设备性能，需要进行一系列测试和校准，如相机对焦、颜色校正、温度误差补偿等。
光学设备参数标定对于保证设备性能、提高设备精度具有重要的意义。
光学设备参数标定过程中的一些典型问题在进行光学设备参数标定的过程中，会出现一些典型问题，例如设备光学轴的不对称，透镜表面的凹凸不平、反射率不对等问题。
这些问题都会影响设备的性能和精度，需要进行标定和校准。
此外，还存在其他问题，如器件质量差、光干扰、噪音以及光源位置和照射角度等等。
这些问题不同程度上都会影响到光学设备性能的准确度和稳定性。
光学设备参数标定方法实际上，光学设备参数标定方法是多种多样的。
在实际应用中，我们应根据不同设备的具体问题来进行相应的标定方法选择。
这里，我们重点介绍几种常用的光学设备参数标定方法。
1、摄像机定焦标定法针对机器视觉系统，摄像机的对焦调节是至关重要的。
常规方法是先让摄像机对着标准板拍摄，通过不同的配置和算法，来实现自动位移调焦。
同时，该方法需要使用标准加密板来调整摄像机的具体焦距范围，以便获得满意的成像质量。
2、透镜表面校正由于制造过程或者长时间使用的原因，光学设备中可能出现透镜表面的凹凸不平等问题，这将严重影响光学设备的成像质量和影像的大小。
解决该问题的方法，是在压边杆的基础上，在透镜表面上刮掉不平坦的部分，以实现表面的平滑化。
3、颜色校正在现实生活中，光的颜色很复杂，非常难以描述和比较。
在光学设备的使用过程中，颜色校正是非常关键的问题。
颜色校正就是指在不同的白光源下，标准板颜色与实际成像颜色之间的比较和校准。
颜色校正的结果，会对光学设备的成像质量和后续数据分析产生非常大的影响。
总结通过对光学设备参数标定方法的简单介绍，我们可以发现，光学设备的性能和精度会受到各种因素的影响，因此光学设备参数标定是非常重要的。
基于OpenCV的红外与可见光双摄像机标定方法研究
基于OpenCV的红外与可见光双摄像机标定方法研究任贵文【摘要】With the development of infrared thermal imaging technology , as well as the advantages of non-con-tact temperature measurement , study of infrared thermal imaging technology is also increasing , And the fusion of in-frared and visible images become the focus of current research , integration of the main difficulty is the calibration of infrared and visible light cameras , for image registration .Based on the versatile camera calibration technique , in the VS2013 environment , combined with the OpenCV open source computer vision library , we developed a set of calibration system for infrared and visible light cameras .The system overcomes the disadvantages of Infrared Image camera can not take clear checkerboard images , and achieving fast , accurate real-time infrared and visible light cameras calibration .%随着红外热成像技术的不断发展，以及其非接触性测温的优点，人们对红外热成像技术的研究也越来越多；其中，红外与可见光图像的融合成为目前研究的热点；融合的主要难点是对红外和可见光摄像机的参数标定，已达到图像配准的目的。
基于非线性优化的摄像机2d标定法
基于非线性优化的摄像机2d标定法随着摄像机技术的发展，摄像机标定也变得越来越复杂和重要。
摄像机标定是澳门新集团游戏网站学家用来测量摄像机参数和关键性空间坐标之间关系的一种有效技术。
摄像机标定有三种主要种类：2D摄像机标定，3D摄像机标定，和多相机拼接标定法。
由于摄像机标定的复杂性，研究人员逐渐把重点转向非线性优化技术的应用。
非线性优化是运用最优化原理，使算法朝着最优解的方向收敛。
非线性优化在许多领域都得到了广泛应用，而在摄像机标定中也发挥了重要作用。
例如，由于Levenberg-Marquardt算法具有快速收敛，抗噪能力强，并且能够处理高维度的系统，所以该算法在摄像机标定中得到了广泛的应用。
基于非线性优化的摄像机2D标定法是相对新的标定方法，它也得到了人们的广泛关注。
通常来说，基于非线性优化的摄像机2D标定法的流程大致如下：首先，建立相机模型，其中包括有关摄像机内参数和外参数的信息；然后，给定一组图像点，即可使用非线性优化算法，对图像点和3D空间点之间的透视变换模型进行拟合，从而获得摄像机内参数和外参数的值；最后，利用测试误差来评估拟合的精度。
非线性优化的优势在于能够提高模型的拟合精度。
同时，这种算法还具有抗饱和性。
这意味着，即使在有极少量噪声的情况下，算法仍能非常准确地拟合出有效的模型。
因此，基于非线性优化的摄像机2D标定法可以获得更准确的摄像机参数估计值。
然而，非线性优化在摄像机标定中也存在一些缺点。
大多数现有算法都是基于最小二乘法的，而且需要较高计算能力。
因此，非线性优化的极限估计的速度较慢。
另外，有些非线性优化算法可能收敛到局部最优解。
因此，在确定有效的参数之前，应该比较多次运行，并最终取最优参数。
总之，非线性优化在摄像机标定中有着广泛的应用前景，它为摄像机标定研究带来了新的视角。
基于非线性优化的2D标定法在应用上具备一定优势，但也存在一些缺点，因此在大规模应用前还需要进一步改进。
虽然非线性优化在摄像机标定中还不是完全成熟的理论方法，但它却是未来用于摄像机标定的重要工具之一。
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1
1 f f f
ff f ff f
（1）
式中：u，v 分别为像素坐标系中像素的横、纵坐标；
1/dx、1/dy 分别为图像物理坐标系中横、纵坐标的单位
第 29 卷 第 2 期 2019 年 6 月
天津职业技术师范大学学报 JOURNAL OF TIANJIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION
DOI：10.19573/j.issn2095-0926.201902012
Vol.29 No.2 Jun. 2019
收稿日期： 2019-04-10 作者简介： 汪永超（1994—），男，硕士研究生；耿丽清（1975—），女，副教授，硕士，硕士生导师，研究方向为信号检测与处理、智能控制.
·60·
天津职业技术师范大学学报
第 29 卷
定中常用的坐标系如图 1 所示。
Zw Yw
o Xw
Of y
O
Y Yf
x
f
Xf
X p（u，v）
法与 MATLAB 软件双目标定进行对比，验证其标定法 精度的准确性。
1 摄像机标定原理
在计算机视觉技术中，只有确定空间几何物体和 它在图像中某一具体点和对应点之间的关系，才可以 进行计算机视觉系统的下一步，因此建立几何数学模 型是必要的，几何模型中的参数就是相机参数[8]。在一 般情况下，相机参数的获取是由实验和相关数学计算 得到的，而摄像机标定就是获得相机参数的过程，这 个过程也被称为相机标定[9-10]。在几何数学模型下，实 现将三维空间的某一个物体的坐标转化为二维图像 下的坐标，需用到 4 种坐标系，分别是世界坐标系、图 像物理坐标系、像素坐标系和摄像机坐标系。相机标
Abstract ： In an attempt to verify the accuracy of camera calibration in binocular stereo vision ，common calibration methods were analyzed. Calibration experiments were performed on MATLAB and OPENCV software using experimental methods. The results show that the calibration accuracy based on OPENCV is higher than that based on MATLAB. This experiment provides a reference for the research of camera calibration method. Key words： stereoscopic vision； binocular calibration； MATLAB； OPENCV
随着计算机视觉技术的快速发展，计算机视觉技 术已应用于社会的各个领域。其中，双目标定是立体 视觉系统的基础，立体匹配和三维重建的准确性是由 标定结果的准确性和速度决定的。因此，在双目立体 视觉系统中，双目标定的准确性非常重要。摄像机标 定可简单分为单目标定和双目标定，这是机器视觉的 重要内容之一[1]，相机标定有 3 种常用的方法，分别为 传统标定法、自标定法以及张正友标定法[2]。目前，传 统标定法需要高精度的标定物，但在摄像机数学模型 下计算十分复杂，标定速度慢；自标定法不需要借助 参考物，但标定的精度和鲁棒性较低[3]；而张正友标定 法克服了传统标定法在标定物上的严格要求，并对自 标定法进行了优化，具有标定精度高、操作简单、鲁棒 性好等优点，被广泛应用[4-7]。本文在张正友标定法的基 础上介绍利用OPENCV 软件实现的标定法，将该方
Method of camera calibration system
WANG Yong-chao， GENG Li-qing
（ Tianjin Key Laboratory of Information Sensing and Intelligent Control， Tianjin University of Technology and Education， Tianjin 300222， China）
摄像机标定系统方法研究
汪永超，耿丽清
（天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室，天津 300222）
摘 要： 为验证双目立体视觉中的摄像机标定的精度，对常用的标定法进行分析。在双目立体视觉中，相机参数 获取结果的准确性直接影响到系统结果的准确性，研究基于 MATLAB 和 OPENCV 双目相机标定获得摄像机的 参数。实验结果表明：基于 OPENCV 的标定精度比基于 MATLAB 标定精度更高，误差更小。 关键词： 立体视觉； 双目标定； MATLAB； OPENCV 中图分类号： TN948.41 文献标识码： A 文章编号： 2095 － 0926（2019）02 － 0059 － 04
P（Xw，Yw，Zw）
图 1 相机标定中常用的坐标系
在图像物理坐标系中的坐标；f 为相机的焦距。
将式（4）变化到像素坐标系，就可以得到点 p 和
像素坐标系下的像点 pf 之间的数学变化关系，从而
可得到图像坐标系和世界坐标系之间的数学转换关
系式[11]：
ff
uf f
ff
f f f
x
ff
Z v = f0 c
标 系（XOY）之间的数 学 变 化 关 系 是 以 矩 阵 的 形 式 实
现，即：
u 1/d f f f
f ff f ff
x
f ff
v = 0 f f f
f ff
f ff
1 0 f f f
fቤተ መጻሕፍቲ ባይዱff f ff
0 1/dy
0
0 x f f f ff f
ff f
ff f
0 y f f f ff f
ff f
f f
f f
ff
0 ff ff
1f f
0 fx 0
u0 v0 1
ff 0 R
0
0
0T
fT = M1M2X 1
（5）
式中：M1 为相机的内部参数，包含 5 个，分别为 1/dx、
1/dx、f、u0、v0；M2 为相机的外部参数，分别为旋转矩阵
R 和平移向量 T，共包含了 6 个参数。
在图 1 中，像素坐标系（Xf Of Y）f 和图像物理坐