摄像机参数标定步骤
摄像机标定 方法
摄像机标定方法摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，主要目的是确定摄像机的内外参数，以便将图像中的像素坐标转换为世界坐标。
摄像机标定有多种方法可供选择，其中包括使用标定物体、使用棋盘格、使用角点等。
下面将详细介绍其中的几种方法。
第一种方法是使用标定物体进行摄像机标定。
该方法需要摄像机拍摄带有已知尺寸的标定物体，例如固定尺寸的棋盘格或标尺。
通过测量图像中标定物体的像素坐标和已知尺寸，可以计算出摄像机的内外参数。
这个过程通常涉及到图像坐标和世界坐标的转换，以及通过最小二乘法进行参数求解。
第二种方法是使用棋盘格进行摄像机标定。
这种方法是比较常用且简单的一种标定方法。
首先，在摄像机拍摄的图像中绘制一个棋盘格，然后使用摄像机内参数和外参数将棋盘格的世界坐标与图像坐标建立对应关系。
通过采集多幅图像并测量每幅图像中的棋盘格角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。
这个过程通常使用角点检测算法来自动检测图像中的棋盘格角点。
第三种方法是使用角点进行摄像机标定。
这种方法也是比较常用的一种标定方法。
和使用棋盘格类似，该方法也是通过摄像机内参数和外参数将角点的世界坐标与图像坐标建立对应关系。
角点通常是由几条直线的交点或者是物体的尖锐边缘。
通过采集多幅图像并测量每幅图像中的角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。
这个过程通常也使用角点检测算法来自动检测图像中的角点。
除了上述几种常用方法，还有其他一些比较新颖的摄像机标定方法。
例如，基于模板匹配的方法可以在不需要标定物体的情况下估计摄像机的内外参数。
这种方法需要摄像机拍摄多幅图像，并在每幅图像中定位模板。
通过比较模板在不同图像中的位置，可以估计摄像机的内外参数。
此外，还有基于结构光的方法和基于手眼标定原理的方法等。
总之，摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，有多种不同的方法可供选择。
使用标定物体、棋盘格、角点等进行摄像机标定是常见的方法。
这些方法可以通过采集多幅图像并测量像素坐标，计算摄像机的内外参数。
摄像机标定方法及原理
x Xf
O
X
L1
P(X,Y)
Pf (u,v)
Y Yf
L2
Zw
p(x,y,z)
z
(xw,yw,zw) Xw Yw
图1 摄像机标定中常用坐标系
?计算机视觉常用坐标系采用右手准则来定 义，图1 表示了三个不同层次的坐标系统：
1.世界坐标系 2.摄像机坐标系 3.图像坐标系（图像像素坐标系和图像物理
个参数称为摄像机的外部参数。
? 2.图像坐标系与摄像机坐标系变换关系
摄像机坐标系中的一点p在图像物理坐标系中像 点P坐标为：
? X ? fx / z
??Y ? fy / z
(3)
? 齐次坐标表示为：
?X ?
z
? ?
Y
? ?
?
?f
? ?
0
?0
0 f 0
0 0 f
0? ?x ?
0
? ?
? ?
y
? ?
? 转化为齐次坐标为：
?u? ?fx 0 z??v??? ??0 fy ??1?? ??0 0
u0 v0 1
0? 00???????0RT
?xw? T1???????zyww???? ? M1M2X ? MX
?1 ?
(8)
? 这是针孔模型或者中心投影的数学表达式。
在摄像机内部参数确定的条件下，利用若
素个数。
? 因此可得物点p与图像像素坐标系中像点pf的 变换关系为：
?u ? u0 ? fsxx/ z ? fxx/ z ??v? v0 ? fsyy/ z ? fyy/ z
(6)
? 其中，fx=fsx，fy=fsy分别定义为X和Y方向的等
相机标定过程（opencv）+matlab参数导入opencv+matlab标定和矫正
相机标定过程（opencv）+matlab参数导⼊opencv+matlab标定和矫正%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%⾟苦原创所得，转载请注明出处%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%start -- 摄像机标定 ---------------------------------------------->摄像机标定的数学过程如下标定事先选⽤棋盘格要注意⼀些问题,张正友论⽂中建议棋盘格数⼤于7*7。
opencv标定时候对正⽅形的棋盘格标定板是不能识别的,需要长⽅形的标定板。
张正友论⽂中建议每次拍摄标定板占50%以上，但这是对畸变并不是很⼤的普通相机⽽⾔的，对于球⾯相机是不适⽤的，相反球⾯相机标定使⽤的标定板占⽐应该较⼩⽐较好（对于格⼦并不是⾮常密的棋盘格⽽⾔），原因是因为棋盘格每个⾓点之间的距离越⼤，这段距离之间的可能发⽣畸变的点越多，如果占⽐过⼤就⽆法将形变体现在棋盘格中。
棋盘格的选⽤应该根据实际需要选⽤，对于要求精密识别的情况，则需要⾼精度的棋盘格，相应的价格也会较⾼；对于精度要求并不是很⾼的（如抓取）情况并不需要精度很⾼的标定板，也能够节省开⽀。
这⾥程序的实现是在opencv中,所以就⽤opencv的程序来说明具体的过程.注意各个版本的opencv之间的程序移植性并不好,以下程序是在opencv2.4.3下编制运⾏的,每⼀步的要⽤到的输⼊输出都做了红⾊标记.⽴体相机标定分为两个步骤,⼀个是单⽬标定(本⽂档第2步),另⼀个是双⽬标定单⽬标定获得相机的x,y轴的焦距;x,y轴的坐标原点位置;世界坐标系和平⾯坐标之间的旋转和平移矩阵,5个畸变系数双⽬标定获得两个相机成像平⾯之间的旋转和平移矩阵注意1.程序运⾏前需要插上摄像头,否则程序有可能不能正常运⾏2.单⽬标定(1).获取棋盘格图像for (int i=1; i<=19; i++)//输⼊左标定板图像{std::stringstream str;//声明输⼊输出流str << "./left" << i << ".jpg";//以名字⽅式把图像输⼊到流std::cout << str.str() << std::endl;//.str("")清除内容 .clear()清空标记位leftFileList.push_back(str.str());//.push_back从容器后向前插⼊数据leftBoardImage = cv::imread(str.str(),0);//⽤来显⽰即时输⼊的图像cv::namedWindow("left chessboard image");cv::imshow("left chessboard image",leftBoardImage);cv::waitKey(10);}(2).定义棋盘格的⾓点数⽬cv::Size boardSize(14,10)(3).程序定位提取⾓点这⾥建⽴的是理想成像平⾯(三维,第三维为0,单位为格⼦数)和图像坐标系(⼆维,单位是像素)之间的关系(a)⾸先声明两个坐标容器std::vector<cv::Point2f> imageCorners;//⼆位坐标点std::vector<cv::Point3f> objectCorners;//三维坐标点(b)初始化棋盘⾓点,令其位置位于(x,y,z)=(i,j,0),⼀个棋盘格为⼀个坐标值for (int i=0; i<boardSize.height; i++){for (int j=0; j<boardSize.width; j++){objectCorners.push_back(cv::Point3f(i, j, 0.0f));}}(c)直接使⽤opencv内函数找到⼆维⾓点坐标,并建⽴标定标定格⼦和实际坐标间的关系(像素级别)这个函数使⽤时,当标定板是长⽅形时可以找到⾓点,但是标定板是正⽅形时,就找不到,原因还未知.cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);(d)获得像素精度往往是不够的,还需要获得亚像素的精度cv::cornerSubPix(image,imageCorners, //输⼊/输出cv::Size(5,5),//搜索框的⼀半,表⽰在多⼤窗⼝定位⾓点cv::Size(-1,-1), //死区cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER + cv::TermCriteria::EPS,30, // max number of iterations//迭代最⼤次数0.01)); // min accuracy//最⼩精度注:TermCriteria模板类，取代了之前的CvTermCriteria，这个类是作为迭代算法的终⽌条件的，这个类在参考⼿册⾥介绍的很简单，我查了些资料，这⾥介绍⼀下。
摄像机标定
摄像机标定一、 概述计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而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是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。
在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。
标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。
标定精度的大小，直接影响着计算机视觉（机器视觉）的精度。
迄今为止，对于摄像机标定问题已提出了很多方法，摄像机标定的理论问题已得到较好的解决，对摄像机标定的研究来说，当前的研究工作应该集中在如何针对具体的实际应用问题，采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法。
二、 摄像机标定分类1 根据是否需要标定参照物来看，可分为传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法。
传统的摄像机标定是在一定的摄像机模型下，基于特定的实验条件，如形状、尺寸已知的标定物，经过对其进行图像处理，利用一系列数学变换和计算方法，求取摄像机模型的内部参数和外部参数（分为最优化算法的标定方法、利用摄像机透视变换矩阵的标定方法、进一步考虑畸变补偿的两步法和采用更为合理的摄像机模型的双平面标定法）；不依赖于标定参照物的摄像机标定方法，仅利用摄像机在运动过程中周围环境的图像与图像之间的对应关系对摄像机进行的标定称为摄像机自标定方法，它又分为：基于自动视觉的摄像机自标定技术（基于平移运动的自标定技术和基于旋转运动的自标定技术）、利用本质矩阵和基本矩阵的自标定技术、利用多幅图像之间的直线对应关系的摄像机自标定方以及利用灭点和通过弱透视投影或平行透视投影进行摄像机标定等。
自标定方法非常地灵活,但它并不是很成熟。
因为未知参数太多,很难得到稳定的结果。
一般来说，当应用场合所要求的精度很高且摄像机的参数不经常变化时，传统标定方法为首选。
而自标定方法主要应用于精度要求不高的场合，如通讯、虚拟现实等。
摄像机标定原理
摄像机标定原理
摄像机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它是指通过对摄像机进
行一系列的测量和校准，来确定摄像机内外参数的过程。
这个过程可
以分为两个部分：内部参数标定和外部参数标定。
1. 内部参数标定
内部参数是指摄像机本身的一些特性，如焦距、主点位置等。
这些参
数是固定不变的，但在计算机视觉中必须知道它们的值才能进行后续
处理。
内部参数标定通常使用棋盘格来实现。
首先需要拍摄多张棋盘格图像，在每张图像中都要确保棋盘格在不同位置、不同角度下都有足够清晰
的拍摄。
然后，通过对这些图像进行处理，提取出棋盘格角点的坐标，并将其与实际物理坐标对应起来。
最后，使用相应的数学模型（如针
孔相机模型）来求解出相机内参矩阵。
2. 外部参数标定
外部参数是指摄像机与被拍摄物体之间的空间关系，包括相对位置和
姿态等信息。
外部参数通常需要在已知内参矩阵的情况下求解。
外部参数标定也可以使用棋盘格来实现。
首先需要在棋盘格上放置至少三个不同位置的标志物，如球体或圆柱体。
然后，通过拍摄多张包含这些标志物的棋盘格图像，在每张图像中都要确保标志物在不同位置、不同角度下都有足够清晰的拍摄。
接着，通过对这些图像进行处理，提取出每个标志物在图像中的坐标，并将其与实际物理坐标对应起来。
最后，使用相应的数学模型（如PnP算法）来求解出相机外参矩阵。
总结：摄像机标定是计算机视觉中非常重要的一个步骤，它可以帮助我们确定摄像机内外参数，为后续处理提供重要的基础。
内部参数和外部参数分别通过棋盘格实现，并使用相应的数学模型求解。
CCD摄像机的标定
CCD摄像机的标定论文导读：摄像机标定在机器视觉中有着重要的意义。
确定这些参数的过程就是摄像机标定。
来计算摄像机的内外参数。
线性模型，CCD摄像机的标定。
关键词：机器视觉，摄像机标定，线性模型，内参数，外参数0. 引言摄像机标定在机器视觉中有着重要的意义，它是由二维图像提取三维空间信息必不可少的关键一步。
博士论文，线性模型。
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是由摄像机成像的几何模型决定的。
博士论文，线性模型。
构成这一几何模型的参数就是摄像机参数。
确定这些参数的过程就是摄像机标定。
摄像机标定要确定摄像机内部几何与光学特征参数即内部参数及摄像机在三维空间坐标系中位置和方向即外部参数。
目前摄像机的标定大致可归结为传统标定方法和摄像机自标定方法两类。
传统的摄像机标定技术需要一个标定参照物，即需要在摄像机前放置一个已知物体。
在标定过程中，利用物体上一些已知点的三维坐标和它们相应的图像坐标，来计算摄像机的内外参数；摄像机自标定技术不需要标定块，仅需多幅图像对应点之间的关系即可直接进行标定，客服了传统方法的一些缺点，灵活性强，潜在的应用范围也比较广，缺点是鲁棒性差，精度不高。
自标定方法主要用在精度要求不高的场合，如通讯、虚拟现实等。
传统摄像机标定方法是在一定的摄像机模型下，在一定的实验条件下，利用形状、尺寸已知的标定物，经过对其图形进行处理，并利用数学变换和计算方法来计算摄像机内外参数，算法复杂但精度高。
标定计算的复杂度与摄像机成像几何模型的复杂度有关。
1.摄像机标定模型摄摄像机标定一般采用针孔模型。
理想的针孔模型是线性模型，然而线性模型不能很精确的描述成像过程，通常还要对其进行补偿。
博士论文，线性模型。
1.1计算机图像与摄像机图像如图表示以像素为单位的计算机图像坐标系的坐标，表示以毫米为单位的摄像机图像坐标系的坐标。
在坐标系中，原点定义在摄像机光轴与图像平面的交点，该点一般位于图像中心，当由于摄像机制作的原因，也会有些偏离。
摄像机标定方法及原理
摄像机标定方法及原理摄像机内参数标定方法及原理：1.赋参法：a.使用透镜测量摄像机的焦距，根据透镜公式可求解出摄像机的内参数，如焦距、主点坐标等。
b.使用标准栅格或尺子等物体在距离摄像机一定位置处摆放，通过测量图像上物体的特征点的像素坐标和实际物体的尺寸，对内参数进行估计。
2.视差法：a.使用双目立体视觉系统，通过数学推导得到根据视差计算焦距和主点坐标的公式，从而标定摄像机的内参数。
b.具体操作时，将一张标定板放在双目系统的不同位置处，通过左右摄像机拍摄到的标定板图像，计算出两个图像的视差，进而估计出焦距和主点的坐标。
摄像机外参数标定方法及原理：1.立体视觉法：a.使用双目立体视觉系统，通过测量双目在空间中的位置关系，从而确定摄像机的外参数（即相对于参考坐标系的位置和姿态）。
b.一般情况下，通过观察物体在空间中的三维坐标和其在两个图像上的对应点的像素坐标，可以计算出外参数。
2.惯性传感器法：a.使用惯性传感器等设备，通过测量摄像机在三维空间中的加速度和角速度等信息，可以估计出摄像机的运动轨迹和姿态。
b.参考标定板等物体，在摄像机的运动过程中进行拍摄，根据拍摄到的图像和传感器测量的信息，计算出摄像机的外参数。
摄像机校正方法及原理：1.畸变校正法：a.摄像机的透镜会引入径向畸变和切向畸变，通过收集一组由标定板拍摄得到的图像，并对图像进行处理，去除畸变。
b.基于非线性最小二乘法，对摄像机内参数和畸变系数进行优化，得到校正后的摄像机参数。
2.摄像机自标定法：a.在摄像机运动过程中，摄像机捕捉到的图像中存在物体之间的三维关系，可以通过计算这些三维关系得到摄像机的内外参数。
b.根据三维重建的准确性和稳定性的要求，通过最小二乘法等算法，对摄像机内外参数进行优化。
摄像机标定的原理主要是通过数学模型和图像处理算法对摄像机的成像过程进行建模和估计。
通过收集一系列由标定板或其他具有已知形状和尺寸的物体拍摄得到的图像，分析图像上的特征点和相应的三维物体的几何关系，可以获得摄像机的内外参数。
车载摄像机的一种简易标定方法
车载摄像机的一种简易标定方法
车载摄像机的简易标定方法可以参考以下步骤：
1. 将车辆停在一个直线道路上，确保周围没有其他车辆或障碍物。
2. 将摄像机安装在车辆前方的适当位置，并确保它拍摄到车辆前方的道路。
3. 在摄像机的画面中选择一个明显可识别的地标，如路边标志、路口或明显的地面特征。
4. 在手机或其他设备上下载一款标定工具应用程序，如OpenCV的Camera Calibration工具箱或车载摄像机标定器。
5. 打开标定工具应用程序，并将摄像机的画面对准所选地标。
6. 标定工具应用程序会自动识别摄像机的内参和畸变参数，并生成标定文件。
7. 将生成的标定文件保存到摄像机所连接的电脑或设备中。
8. 最后，将保存的标定文件应用于摄像机的图像处理算法中，以实现更准确的跟踪和检测功能。
需要注意的是，这只是一种简易的标定方法，准确度可能不如专业的标定方法高。
如果需要更高精度的标定结果，建议咨询专业的摄像机标定服务供应商。
张正友标定方法
张正友标定方法引言标定（calibration）是计算机视觉领域中重要的任务之一，广泛应用于三维重建、增强现实、机器人导航等领域。
在标定过程中，我们需要确定摄像机的内参和外参，以便把图像坐标转换到真实世界坐标。
张正友标定方法（Zhang’s calibration method）是一种常用的摄像机标定方法，被广泛应用于计算机视觉领域中。
张正友标定方法概述张正友标定方法基于相机投影方程，通过观察已知的图像特征点和世界坐标系下的点对，实现摄像机的内参和外参的估计。
具体步骤如下：1.收集标定板图像：首先需要收集包含已知世界坐标系下特征点的标定板图像。
标定板通常是一个黑白棋盘格，由若干个方格组成。
2.提取特征点：使用图像处理方法（例如角点检测算法）提取每幅标定板图像中的特征点。
特征点通常是棋盘格的角点。
3.计算图像特征点的图像坐标和世界坐标系下的点对：对于每个特征点，我们已知它在图像中的像素坐标，同时已知对应的世界坐标系下的点（通常为平面上的点）。
4.标定摄像机内参：根据图像特征点的像素坐标和世界坐标系下的点对，通过最小二乘法或其他优化方法，估计摄像机的内参矩阵，包括焦距、主点和畸变等参数。
5.标定摄像机外参：对于每个标定板图像，通过求解相机投影方程，估计摄像机的外参矩阵，包括旋转矩阵和平移向量。
6.优化标定结果：通过重投影误差最小化等方法，优化标定结果，提高标定的准确性。
张正友标定方法的优势张正友标定方法相比其他标定方法具有以下优势：1.简单易实现：张正友标定方法的步骤相对简单，只需要一些基本的图像处理和优化算法即可。
在实际应用中，我们可以使用开源的计算机视觉库（如OpenCV）来实现。
2.准确性高：张正友标定方法在提取特征点和估计摄像机参数的过程中引入了一些优化方法，可以提高标定的准确性。
3.鲁棒性强：张正友标定方法对于一些噪声和异常值具有一定的鲁棒性，可以应对一些实际场景中的干扰因素。
使用张正友标定方法的注意事项在使用张正友标定方法时，我们需要注意以下事项：1.标定板的选择：标定板的选择应根据实际应用场景来确定。
halcon 单目相机 标定例程
HALCON是一个强大的机器视觉软件，它支持各种相机的标定。
单目相机标定的主要目的是完成像素坐标到世界坐标之间的转换。
此外，标定还能帮助我们进行畸变矫正和一维二维图像测量，因为相机成像后往往会产生畸变和缩放。
在HALCON中，你可以使用标定助手来完成单相机的标定。
具体的步骤如下：
1. 打开HALCON并新建一个程序。
2. 在程序编辑中输入算子gen_caltab，然后右击打开算子窗口，输入相关参数，点击确定。
这一步会生成两个文件，一个是后缀为.descr的标定板描述文件，另一个是标定板的图像文件。
3. 打开助手里的标定助手。
4. 进入到标定助手界面，更改描述文件、摄像机模型以及相机相关参数。
5. 点击标定选项卡，然后点击图像采集助手，会立刻弹出图像采集助手对话框（如果之前打开过图像采集助手，在这里就不会弹出），接下里进行相机的连接。
点击自动检测接口，可以选择halcon自带的接口或者是相机的接口。
通过以上步骤，你便可以使用HALCON对单目相机进行标定了。
请注意，这只是一个基本流程，实际操作可能需要根据你的具体需求和设备进行调整。
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图像处理中非常重要的一环，它是通过对图像上已知几何形状的目标进行测量和分析，从而确定摄像机的内参和外参参数的过程。
摄像机标定的目的是为了减小或排除摄像机和图像采集设备的误差，使得图像处理和计算机视觉算法能够更精确地分析和处理图像。
目前，摄像机标定有多种方法，可以根据不同的需求和场景选择适合的方法。
下面将介绍常见的几种摄像机标定方法。
1.二维标定方法二维标定方法是最简单的一种方法，它可以通过对图像中已知平面上的特定点进行测量和分析来确定摄像机的内参参数。
这种方法适用于单目摄像机的标定，通常使用棋盘格或者三维坐标系的特征点标定图像。
2.三维标定方法三维标定方法是一种比较常用的摄像机标定方法，它可以通过对场景中已知三维点和其在图像中的投影进行测量和分析，确定摄像机的外参参数。
通常使用标定板或者特殊形状的物体作为标定点，通过测量物体在图像中的位置和姿态来确定摄像机的外参参数。
3.立体标定方法立体标定方法适用于双目摄像机或者多目摄像机的标定，它可以通过对左右两个摄像机图像中的已知点进行测量和分析，确定摄像机的内参和外参参数。
立体标定方法通常使用立体标定板或者多个标定点，通过匹配左右图像中对应点的位置和姿态来确定摄像机的内参和外参参数。
4.鱼眼镜头标定方法鱼眼镜头标定方法适用于鱼眼摄像机的标定，它可以通过对鱼眼图像中的已知点进行测量和分析，确定摄像机的内参和畸变参数。
鱼眼镜头标定方法通常使用特殊的标定板和算法，通过减少或者消除鱼眼镜头的畸变效果来提高图像的质量和准确性。
5.自动标定方法自动标定方法是一种通过计算机算法自动计算和确定摄像机内参和外参参数的方法。
这种方法通常使用特殊的标定板或者标定物体，通过分析图像中的特征点和线条等信息来确定摄像机的内参和外参参数。
总结：摄像机标定是计算机视觉和图像处理中重要的一环，有多种方法可选。
常见的摄像机标定方法包括二维标定、三维标定、立体标定、鱼眼镜头标定和自动标定方法等。
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。
两个相机之间的标定
两个相机之间的标定
相机标定是指确定相机内外参数的过程。
相机的内参数包括焦距、主点、相机畸变等，外参数包括相机的位置和朝向。
在进行相机标定之前，首先需要准备一个标定板，该标定板上有已知世界坐标的特征点，可以是一个二维平面图案。
标定的步骤如下：
1. 摆放标定板：将标定板放置在摄像机观察范围内的不同位置和角度，确保标定板上的特征点被摄像机观测到。
2. 检测特征点：使用相机采集图像，并使用计算机视觉算法检测标定板上的特征点。
3. 提取特征点：对于每个图像中检测到的特征点，将其与对应的已知世界坐标关联起来。
4. 求解相机内外参数：使用标定板上的已知世界坐标和对应的图像坐标，通过相机标定算法求解相机的内外参数。
5. 验证标定结果：使用求解得到的相机内外参数重投影标定板上的特征点，并与实际图像中检测到的特征点进行比较，评估标定结果的准确性。
通过以上步骤，可以完成两个相机之间的标定，即求解两个相机的内外参数，用来进行后续的双目视觉任务，例如深度估计、立体匹配等。
摄像机标定程序使用方法
摄像机内部参数标定一、材料准备1 准备靶标根据摄像头的工作距离设计靶标大小。
使靶标在规定距离范围里尽量全屏显示在摄像头图像内。
注意靶标设计、打印要清晰。
2图像采集将靶标摆放成各种不同姿态使用左摄像头采集N幅图像。
尽量保存到程序的debug-data文件夹内便于集中处理。
二、角点处理Process菜单1 准备工作在程序debug 文件夹下建立dataleftright文件夹将角探测器模板文件target.txt复制到data文件夹下便于后续处理。
2 调入图像File-Open 打开靶标图像 3 选取角点保存角点点击Process-Prepare Extrcor 点击鼠标左键进行四个角点的选取要求四个角点在最外侧且能围成一个正方形区域。
每点击一个角点跳出一个显示角点坐标的提示框。
当点击完第四个角点时跳出显示四个定位点坐标的提示框。
点击Process-Extract Corners 对该幅图的角点数据进行保存最好保存到debug-data- left文件夹下。
命名时最好命名为cornerdata.txt代表编号。
对其余N-1幅图像进行角点处理保存在相同文件夹下。
这样在left文件夹会出现N个角点txt文件。
三、计算内部参数Calibration菜单 1 准备工作在left文件夹中挑出5个靶标姿态差异较大的角点数据txt将其归为一组。
将该组数据复制到data文件夹下重新顺序编号此时文件名必须为cornerdata因为计算参数时只识别该类文件名。
2 参数计算点击Calibration-Cameral Calibrating跳出该组图像算得的摄像机内部参数alpha、beta、gama、u0、v0、k1、k2七个内部参数和两组靶标姿态矩阵且程序默认保存为文件CameraCalibrateResult.txt。
3 处理其余角点数据文件在原来N个角点数据文件中重新取出靶标姿态较大的5个数据文档重复步骤1和2反复取上M组数据保存各组数据。
摄像机模型和参数标定方法
摄像机模型和参数标定方法1.摄像机模型：在计算机视觉中，常用的摄像机模型有针孔摄像机模型和透视投影模型。
a.针孔摄像机模型：针孔摄像机模型是最简单的摄像机模型。
它基于针孔成像原理，假设摄像机传感器与物体之间存在一个无限小的光学孔隙，通过这个光学孔隙将物体的光线投射到图像平面上。
针孔摄像机模型忽略了透镜的形状和光线的折射，只关注光线的投射。
b.透视投影模型：透视投影模型是将物体的三维坐标映射到二维图像平面的模型。
它考虑了透镜的形状和光线的折射。
透视投影模型采用了透视变换，使得离摄像机更远的物体在图像中变小，离摄像机近的物体在图像中变大，从而产生透视效果。
2.摄像机参数标定方法：摄像机参数标定是通过已知的物体尺寸和相应的图像坐标计算出摄像机的内参和外参参数。
a.内部参数标定：内部参数指的是摄像机特有的参数，如焦距、主点、径向畸变系数等。
常用的内部参数标定方法包括棋盘格标定、张正友标定、N点共线标定等。
其中，棋盘格标定是最常见和简单的方法，通过在不同位置和角度下拍摄棋盘格图案，从而获得图像中棋盘格角点的图像坐标以及棋盘格的实际尺寸，通过求解相应的线性方程组，得到摄像机的内部参数。
b.外部参数标定：外部参数指的是摄像机与物体之间的相对位置和姿态关系。
常用的外部参数标定方法包括单应性矩阵标定、基础矩阵标定、相机位姿估计等。
单应性矩阵标定是一种基于图像中平面特征点的方法，通过计算平面特征点在图像平面和物体平面上的对应关系，从而获得摄像机的外部参数。
基础矩阵标定是一种基于图像匹配的方法，通过计算图像中特征点的对应关系，求解基础矩阵，从而获得摄像机的外部参数。
相机位姿估计是一种基于多视图几何的方法，通过不同视图下的特征点匹配或者特征描述子匹配，计算相机位姿的旋转矩阵和平移向量。
3.标定结果评估：在进行摄像机参数标定之后，需要对标定结果进行评估。
常用的评估指标包括重投影误差、标定误差、畸变参数等。
重投影误差是指标定点在标定之后，重新投影回图像上的点与原始标定点的像素距离。
摄像机标定 方法
摄像机标定方法
摄像机标定是指通过一系列的图像处理和数学计算方法，获取摄像机的内外参数，以及畸变参数等信息的过程，以便实现三维世界到二维图像的映射关系。
常用的摄像机标定方法主要有以下几种：
1. 理论分析法：该方法主要基于摄像机成像原理，通过几何关系和投影变换来计算标定参数。
常用的理论分析法有针孔摄像机模型和复杂模型等。
2. 标定板法：该方法是通过拍摄已标定的棋盘格等特定标定板的图像，利用标定板上的特征点来计算摄像机参数。
常用的标定板法有张正友棋盘格标定法等。
3. 视觉实验法：该方法是通过进行一系列特殊的视觉实验，如视差法、三维重建等方法来获取摄像机参数。
这种方法一般需要用到额外的硬件设备。
4. 结合法：该方法是将多种标定方法进行结合使用，以得到更准确的摄像机参数。
其中常用的结合法是将理论分析法与标定板法结合使用。
需要注意的是，摄像机标定的结果对于后续的摄像机姿态计算、三维重建等应用非常重要，因此标定过程中要准确地采集多个不同角度和深度的图像，以提高标定的精度和稳定性。
相机标定流程范文
相机标定流程范文相机标定是计算机视觉和机器视觉领域的基础技术之一，它用于获取相机内外参数，以便在三维空间中进行准确的测量和重建。
下面将详细介绍相机标定的流程，包括相机几何校正、相机内参标定和相机外参标定。
1.相机几何校正相机几何校正是相机标定的第一步，它用于处理由于相机镜头的形状、布局和组装误差引起的几何失真。
主要包括畸变校正和平面校正两个方面。
- 畸变校正：相机镜头的特性会导致图像中出现畸变，主要包括径向畸变和切向畸变。
径向畸变使得图像中心附近的物体变形，而切向畸变则使得物体在图像边缘处出现倾斜。
为了消除畸变，可以使用畸变模型对图像进行校正，常用的模型有弧长畸变模型和Brown模型。
-平面校正：在标定过程中需要使用一个平面模型，它传递相机的姿态信息(旋转和平移矩阵)。
通过将相机对准平面并对其进行映射，可以获得摄像机的平面校准矩阵。
2.相机内参标定相机内参是指相机内部的参数，主要包括焦距、透镜中心、像素尺寸、径向畸变参数和切向畸变参数等。
内参标定的目标是确定这些参数的准确值。
-特征提取：首先需要选择一些图像特征点，在标定板上以等距离间隔放置一组点，该组点应该在至少三个不同的相机位置上可见。
常见的特征点包括角点、圆点等。
-特征匹配：通过图像处理算法将参考图像中的特征点与标定图片中的特征点进行匹配，以建立特征点对。
- 参数求解：利用特征点对计算相机内参参数。
对于针孔相机模型，可以使用最小二乘法或优化算法求解焦距、畸变参数和相机中心等参数。
常用的算法是Zhang的棋盘格算法。
3.相机外参标定相机外参是指相机在世界坐标系中的运动和姿态信息，包括相机的旋转矩阵和平移向量。
相机外参标定的目标是测量相机的运动和姿态信息。
-物体标定：选择一个已知尺寸和几何形状的三维物体，通过将其放置在标定区域内，并记录其坐标（世界坐标）和图像中的对应位置（图像坐标）。
-物体匹配：根据物体坐标和图像中的对应位置，进行物体的点对匹配。
dlt标定法
DLT标定法1. 介绍DLT（Direct Linear Transform）标定法是一种用于摄像机标定的常用方法。
摄像机标定是指确定相机内外参数的过程，以便在图像中进行准确的测量和三维重构。
DLT标定法通过建立世界坐标系和图像坐标系之间的对应关系，来估计相机的内外参数。
在计算机视觉领域，摄像机标定是非常重要的基础工作，它广泛应用于计算机视觉、增强现实、虚拟现实等领域。
DLT标定法是其中最基础且常用的方法之一。
2. 标定原理DLT标定法基于投影几何原理，假设世界坐标系中的三维点P(x, y, z)通过相机投影变换得到图像平面上的二维点p(u, v)。
该变换可以表示为：s * [u v 1]ᵀ = H * [x y z 1]ᵀ其中，s为缩放因子，H为3x4的投影矩阵。
假设我们有n对已知的三维点P和对应的二维点p，我们可以将这些对应关系表示为：sᵢ * [uᵢ vᵢ 1]ᵀ = H * [xᵢ yᵢ zᵢ 1]ᵀ，i = 1, 2, ..., n将上述等式展开，可以得到：uᵢ = (h₁₁ * xᵢ + h₁₂ * yᵢ + h₁₃ * zᵢ + h₁₄) / (h₃₁ * xᵢ + h₃₂ * yᵢ + h₃₃ * zᵢ + h₃₄)vᵢ = (h₂₁ * xᵢ + h₂₂ * yᵢ + h₂₃ * zᵢ + h₂₄) / (h₃₁ * xᵢ + h₃₂ * yᵢ + h₃₃ * zᵢ + h₃₄)我们可以将上述公式整理成矩阵形式：⎡ u₁⎡ ⎡ x₁ y₁ z₁ 1 ⎡ ⎡ h₁₁/h₃₁ h₁₂/h₃₁ h₁₃/h₃₁ h₁₄/h₃₁⎡ ⎡ s⋅û⎡⎡ u₂ ⎡ ⎡ x₂ y₂ z₂ 1 ⎡ ⎡ h₂₁/h₃₂ h₂₂/h₃₂ h₂₃/h₃₂ h₂₄/h₃₂⎡ ⎡ s⋅v⎡⎡⎡ . ⎡ = ⎡ . . . . ⎡ * ⎡ . . . . ⎡ = ⎡ .⎡⎡ . ⎡ ⎡ . . . . ⎡ ⎡ . . . . ⎡ ⎡ .⎡⎡ u⎡ ⎡ ⎡ x⎡ y⎡ z⎡ 1 ⎡ ⎡ h⎡₁/h₃⎡ h⎡₂/h₃⎡ h⎡₃/h₃⎡ h⎡₄/h₃⎡⎡ ⎡ s⋅û⋅v⎡⦁hʲ₁₂/hʲ₁₁ + û² + v⎡²⦁hʲ₁₂²/hʲ₁₁² - hʲ₂₂ - hʲ₂₂²) / (hʲ₁₂ * v⎡ + hʲ₁₀ -û)其中，û和v⎡为归一化的图像坐标，s为缩放因子。
张正友标定方法
张正友标定方法
张正友标定方法是一种摄像机标定方法，旨在解决相机的畸变问题。
这种方法需要使用一个标定板，标定板上会有一些黑白相间的方格，通过对这些方格进行检测，可以得到相机的内参和外参矩阵。
在使用张正友标定方法时，需要考虑以下几个步骤：
1. 准备标定板。
标定板需要具有一定的尺寸和规则的黑白方格，以便于相机可以对其进行识别。
同时，标定板需要保持平整，以避免影响标定结果。
2. 拍摄标定板。
将标定板放在相机的拍摄范围内，采用不同的角度和距离进行多次拍摄。
需要注意的是，每次拍摄时标定板的位置和角度应该尽量保持一致。
3. 提取标定板角点。
通过对拍摄到的标定板图像进行处理，提取出标定板上的黑白方格的角点位置。
可以使用OpenCV等图像处理库进行实现。
4. 计算内参矩阵。
根据张正友的理论，通过角点的位置计算相机的内参矩阵。
内参矩阵包括相机的焦距、畸变等参数。
5. 计算外参矩阵。
根据标定板在相机坐标系下的位置和方向，计算相机的外参矩阵。
外参矩阵包括相机位置和方向等参数。
通过以上步骤，就可以得到相机的内参和外参矩阵，从而实现对相机的畸变进行校正。
张正友标定方法是一种比较成熟的相机标定方法，在计算精度和实现难度上都有较好的表现。
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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。
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1、系统需求
该工具箱可以在 Windows、Linux和Unix系统下的Matlab 5.x, Matlab 6.x and Matlab 7.x 版本下使用，而且不需要任何特定的 Matlab 工具箱（例如：不需要最优化工具箱）。
注意：我最近收到了在 Matlab 2007b 平台下关于 GUI 相关的 bug 报告。
当修复工作完成时我会将其上传。
请将你在使用过程中遇到的问题通知给我以帮助维护这个工具箱。
请在邮件里写清楚 bug 的类型，并复制完整的错误信息。
谢谢！！
2、开始
◆转到下载页面，获取最新版本的完整的摄像机标定 Matlab 工具箱。
◆将解压出的所有文件（.m 文件）放入一个文件夹中（默认的文件夹名称是 TOOLBOX_calib）。
◆运行 Matlab，并将 TOOLBOX_calib 文件夹添加到 matlab path 环境中。
该步骤可以让你在任何地方调用 matlab 工具箱里的任何函数。
在 Windows 系统下，该操作可以方便的通过 path 编辑菜单进行。
在 Linux 和 Unix 系统下，你可以使用 path 或者 addpath 命令（使用 help 命令查看相关的帮助说明）。
◆运行matlab标定主函数 calib_gui（或calib）。
屏幕上将出现如下的模式界面
该选择窗口提示你在工具箱的两种操作模式中选择其一：标准模式和内存节省模式。
在标准模式下，所有标定时需要的图像一次性装入内存，之后不再进行磁盘的读取。
这大大减小了磁盘访问的开销，加速了图像处理和图形显示函数执行的速度。
然而，如果图片过大，或图片过多，将会出现 OUT OF MEMORY 错误。
因此，可以使用新的内存节省模式。
在内存节省模式下，每次只读取一幅图片，并且不在内存中存储。
如果选择运行标准模式，当遇到 OUT OF MEMORY 错误时，可以该选用内存节省模式。
两种模式的操作是完全兼容的（输入与输出），内部进行转换。
因为两种模式的用户界面完全一样，在本文中我们选择了标准界面。
点击屏幕上方的标准界面按钮，将出现工具箱的标定主窗口（取代模式选择窗口）如下：
模式选择的步骤可以通过执行 calib_gui(0) （使用标准模式）或执行 calib_gui(1) （使用内存节省模式）跳过（键入 help calib_gui 查看更多信息）。
◆现在你可以使用工具箱进行标定了。
3、标定实例
◆第一个标定实验 - 角点提取，标定，其他工具：
/bouguetj/calib_doc/htmls/example.html
本章节将指导你进行一个基于 20（或 25）张平面西洋跳棋盘图片的全面的标定实例。
这个例子让你指导如何跟工具箱的所有功能：装入标定图片，提取图像角点，运行主标定程序，显示结果，控制精度，添加或减少图片，纠正图片畸变，以不同格式输出标定数据……
本例子对所有开始使用该工具箱的人非常有用。
◆第二个标定实验 - 使用 Zhang Zhengyou 的数据进行标定：
/bouguetj/calib_doc/htmls/example2.html
本节指示如何使用主标定程序以脚本模式对 Zhang Zhengyou 的数据进行标定。
实验结束后，你将了解如何通过选择不通的参数改变固有摄像机模型从而达到最优化。
该例子对使用主标定程序对自己已有的 matlab script 文件进行标定的人很有用。
◆第三个标定实验 - 使用 Heikkil 的数据进行标定（平面和非平面的标定物）：
/bouguetj/calib_doc/htmls/example3.html
当标定物为非平面时，基于 Heikkil 数据的主最优程序标定实验也很有用，试一下这个程序，运行时间仅需 30 秒钟。
◆第四个标定实验 - 使用 Bakstein 和 Halir 的数据进行标定：
/bouguetj/calib_doc/htmls/example4.html
另一个基于 Bakstein 和 Halir 的数据进行的主最优程序标定例子。
◆第五个标定实验 - 标定一个立体系统，立体图像校正和三维三角测量：
/bouguetj/calib_doc/htmls/example5.html
这个例子指示如何使用工具箱标定立体系统（固有的和非固有的），校正立体图像，执行三维三角测量。
演示了名称为 stereo_gui 的立体工具箱。
◆第六个标定例子 - 单摄像机的两种独立标定方法的综合
/bouguetj/calib_doc/htmls/example6.html
本例子通过merge_two_datasets.m 进行了简单演示，使你可以简单的组合单个摄像机的两种独立标定方式。
4、标定参数的说明
标定完成后，通过点击 Save 按钮可以保存参数列表到 matlab 数据文件Calib_Results.mat。
本节详细介绍了所有标定参数（固有的和非固有的）和它们的相关的 matlab 变量名称。
此外还给出了我们所用符号与 Heikkil 和 Willson 的符号的一对一说明。
5、标定工具箱函数说明
本节给出了标定工具箱的主要函数的简单说明。
6、标定你自己的摄像机
本节包含了关于标定所要做的初始步骤：设计标定对象，命名标定图像，图片格式…… 对与如何开始进行摄像机标定非常有用。
对于比较懒的人来说，也提供了一个标定模版。
7、关于工具箱未公布的功能
本节包含了自本文档第一次发布后添加的功能列表。
8、参考文献
设计本工具箱的参考文献
9、关于摄像机标定的链接
关于摄像机标定相关链接的简短列表。