摄像机标定和三维重建共46页
利用空间正交约束的相机自标定和三维重建
是二次曲线 C 在成像平面上的投影 , v1 、v2 、v3 是图
像上互相垂直的 3 个方向的消失点 , 则它们形成了
一个自极三角形 ,如图 2 所示 ,且满足下列条件
v1T wv2 = v1T wv3 = v2T wv3 = 0
(6)
式 (6) 为关于 w 的 3 个线性方程组 , 因此可由空间 3
直线将在像平面相交于一点 ,称为消失点. 移动相机
使视角发生变化 ,消失点位置也随之发生变化 ,因此
可由消失点的位置变化计算出相机的参数.
11 2 消失点位置测算
正确测算消失点的位置是相机标定的前提[5] ,
常用的 Ho ugh 变换直线提取算法适合轮廓分明的
几何结构. 本文采用 Burns[6] 相位编组的改进算法 ,
在不同方向采用不同阈值的线段长度进行过滤 , 去
除那些由大纹理造成的短直线.
在提取的直线束中 ,以直线的倾角θ为 x 轴 ,相
同倾角的直线条数为 y 轴作直方图 , 找到 3 个局部
最大角度θi ,去除其他方向的直线段 ,得到对应 3 个
空间正交方向的 3 组直线束 , 这些提取出的直线束
就是空间景物中需要找到的平行直线.
相互正交的单位矢量 , 在成像平面上检测出的 3 个 消失点分别为 ( xi , yi ) i = 1 ,2 ,3 , 由于 vi 相互正交 , 则满 足 vi vj = 0 ( i ≠j) ,即
Abstract : A novel met hod for t he t hree dimensio nal (3D) reco nst ructio n f ro m two uncalibrated images was described. The camera int rinsic parameters can be estimated linearly by using t hree pair s of correspo nding vanishing point s f ro m t he t hree mut ual ort hogo nal space directio ns , t hen t he camera motio n parameter s be2 t ween t wo views can be estimated f ro m t hree gro up s of lines t hat are mut ually o rt hogo nal in 3D space. Af2 ter calculating t he camera p rojectio n mat rices , t he coordinates in 3D space can be calculated using t riangu2 lar measurement . Co mparing wit h t he active camera self2calibratio n met hod using t hree mut ual o rt hogo nal t ranslatio ns , t he camera ort hogo nal motio n co nst raint s are t ransformed into t he ort hogo nal co nst raint s of t he spatial st ruct ure in o ur app roach , so t hat it is effective to be realized wit h higher adaptabilit y and t he 3D model s of t he scene can be recovered f ro m 2D images taken by an uncalibrated handhold digital camera. This app roach has been applied to t he real images of architect ural scenes , and a 3D model of t he building was reco nst ructed wit h bet ter performance. The new images generated f ro m t he reco nst ructed 3D mo del for t he new viewpoint s are co nsistent wit h t he perceptio n of t he real scene , and t he measure error of t he plane angle bet ween t he reco nst ructed 3D model and t he real scene is wit hin 1. 5 % - 2. 6 %. Keywords : t h ree di mensional reconst ruction ; camera cal ibration ; com p uter v ision
相机定位与三维重建技术研究
相机定位与三维重建技术研究摘要随着计算机视觉和图像处理的快速发展，相机定位与三维重建技术逐渐成为研究的热点领域。
本文对相机定位与三维重建技术进行了综述，并对技术原理、应用领域和未来发展进行了探讨。
相机定位是确定相机在三维空间中的位置和方向的过程，而三维重建则是根据相机拍摄的图像重建三维场景。
这两个技术的结合在许多领域具有广泛的应用前景，如机器人导航、虚拟现实、文化遗产保护等。
1. 引言相机定位与三维重建技术的发展得益于图像处理和计算机视觉领域的进步。
随着硬件设备的不断提升和计算能力的增强，相机定位与三维重建技术在实际应用中变得越来越重要。
相机定位是计算机视觉领域的一个重要问题，通过确定相机在三维空间中的位置和方向，可以进一步实现三维场景的重建。
2. 相机定位技术相机定位技术是确定相机在三维空间中位置和方向的基础，主要有基于特征点的定位方法和基于视觉里程计的定位方法。
基于特征点的定位方法是通过提取图像中的特征点，并与三维场景中的特征点进行匹配，从而确定相机的位置和方向。
而基于视觉里程计的定位方法则是通过分析连续图像帧之间的运动，并利用运动估计算法计算相机的位姿。
3. 三维重建技术三维重建技术使用相机拍摄的多个图像来还原真实世界中的三维场景。
常见的三维重建方法包括稀疏重建和稠密重建。
稀疏重建基于特征点的匹配，通过计算相机的位置和方向，从而重建三维场景中的稀疏点云。
而稠密重建则通过对图像进行密集匹配，得到更准确的三维重建结果。
4. 相机定位与三维重建的应用领域相机定位与三维重建技术在许多领域都有广泛的应用。
在机器人导航领域，相机定位技术可以帮助机器人在未知环境中准确定位，实现自主导航。
在虚拟现实领域，相机定位和三维重建技术能够还原真实世界的场景，为用户提供逼真的虚拟体验。
在文化遗产保护方面，相机定位和三维重建技术可以帮助记录和保护珍贵的文化遗产。
5. 相机定位与三维重建技术的挑战与未来发展虽然相机定位与三维重建技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战。
基于标定物的相机标定及三维重建
三维建模的需求越来越多， 通过建模软件如 ＡｕｔｏＣＡＤ，３Ｄｍａｘ 等建模有时难以满足现实需要。本文讨论了一种基于图像的建模。基 于图像建模， 有很多方法， 文献［３－５］提出基于基本矩阵的方法进行分析。通过用普通数码相机拍照， 本文使用基于标定的方法， 首先都左 右相机进行标定， 然后依据标定的相机， 基于双目计算空间点的位置， 最后在 ＯｐｅｎＧＬ［６，７，８］中进行显示， 试验表明本方法是切实有效的。
５ ＯｐｅｎＧＬ 中的显示
我们对首先利用一个箱子标定左右相机， 然后跟据标定的相机， 计算烟盒以及旁边鼠标盒的坐标， 最后进行的显示， 试验截图如下：
３５８ 电脑知识与技术
图 ４ 用 ＯｐｅｎＧＬ 从不同角度显示的 ３ 维效果
（ 下转第 ３６９ 页）
本栏目责任编辑： 贾薇薇
计算机工程应用技术
引导区型病毒处理起来比较麻烦， 特别是一些病毒对分区表进行加密或对引导区进行扇区搬移后的病毒感染， 不能轻易的使 用杀毒软件进行杀毒， 否则杀毒后分区将丢失， 无法找回自己的数据。我们可以在杀毒前先对主引导区和引导区进行备份， 然后杀 毒。如果杀毒后分区丢失， 我们可以通过备份进行恢复， 数据不会丢失。如果杀毒后数据丢失， 我们可以使用 ＫＶ３０００ 的 Ｆ１０ 功能找 回丢失的分区， 也可以通过低级磁盘编辑工具， 查找在 ０ 道中主引导区的备份 ， 或 者 使 用 Ｆｄｉｓｋ／ＭＢＲ 重 建 主 引 导 区 ， 再 根 据 Ｃ 盘 的 位置手工填写分区表。这个操作比较麻烦， 花费的时间较长。
２ 计算相机矩阵
若想由图像像素位置计算出空间点的 ３Ｄ 世界坐标， 必须要知道摄像机矩阵。求摄像机矩阵的过程就是摄像机的标定过程， 也 就是建立图像像素点位置与空间点位置之间的关系。这里， 仅对线性模型摄像机标定做介绍。
三维重建过程ppt课件
稠密点云的网格化
通过上面的步骤可以得到基于图像的三维点云，但要对空间物体的 表面信息进行重构，需要对三维点云进行三角剖分。
三角剖分的方法：
（1）平面投影法方法
采用投影映射的方法，将三维点云投影到二维平面上，接着对投影后的 二维点进行三角剖分，然后将二维剖分关系传递给三维点云的三角剖分。。
（2）直接剖分法方法 三角剖分所给点集R，保留原始点云的拓扑结构，实际上是
特征点匹配方法：
（1）NCC特征匹配
归一化互相关（normalizes cross correlation）方法的优点是它可以抵抗 全局的亮度变化和对比度变化，并且速度快。
缺点是：(a)不抗图像缩放。(b)不抗大的视角的变化。(c)当初始匹配点的 错误匹配率高于 40%的时候以上两种方法失效。
（2）SIFT特征匹配
相机标定
相机标定就是求出相机的内部参数，最终得到内参数矩阵K。
相机标定的方法：
（1）Tsai的两步标定方法
其主要思想是首先利用透视变换原理线性求解出一些相机参数，接着把 求得的这些参数作为非线性优化算法的初始值，只考虑相机的径向畸变，通 过优化算法求解其余参数，从而相对于线性标定方法提高了标定的精度。
主要思想是用特征点的 16×16 的邻域计算该邻域的每个点的梯度。然 后将 16×16 的区域划分为 4×4 的小区域，每个小区域的点向 8 个方向投影。 这样总共可以得到 4×4×8=128 维的特征向量描述符。特征点的匹配首先需 要将特征点旋转到它的主方向上，然后计算匹配点的 128 维特征描述符的欧 式距离。距离最小的匹配点为正确匹配点。
椒盐噪声过滤算法：GA-BP神经网络噪声检测的自适应滤波算法。 遗传算法：Genetic Algorithm GA 反向传播神经网络：Back BP BP
摄像机标定ppt课件
为了规范 事业单 位聘用 关系， 建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
1、径向畸变、偏心畸变
光学畸变分为径向畸 变和偏心畸变。径向畸 变像点沿径向方向偏离 标准理想位置；偏心畸 变使像点沿径向方向和 垂直径向方向偏离理想 位置，径向畸变称为非 对称径向畸变，垂直径 向方向的畸变称为切向 畸变。
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(三)物理坐标系与像素坐标系转换
如图若O1在u，v坐标系中
的坐标为（u0，v0），每一个像 素在x轴与y轴方向上的物理尺寸
为dx，dy则图像中任意一个像素
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在两个坐标系下的坐标有如下关
系：
u
x dx
u0
v
y dy
v0
上式可表示为下面的矩阵：
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(四)摄像机坐标系、世界坐标系
摄像机坐标系是由点OC与XC、 YC和ZC轴组成的直角坐标系 (OC 点称为摄像机的光学中心，简称 光心), XC、YC和x轴y轴平行，ZC 轴为摄像机的光轴，它与图像平 面垂直，光轴与图像平面的交点， 即为图像坐标系的原点，OcO1 为 摄像机焦距。
摄像机标定技术及其在三维重建中的应用研究
摄像机标定技术及其在三维重建中的应用研究随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，三维重建技术越来越受到人们的关注。
三维重建是指通过计算机处理多张二维图像，生成真实物体的三维模型。
其中一个重要的环节就是摄像机标定技术。
本文将从摄像机标定的基本原理、标定精度的影响因素、标定方法以及摄像机标定技术在三维重建中的应用等方面进行探讨。
一、摄像机标定的基本原理摄像机标定的基本原理是建立从像素坐标到世界坐标的映射关系，通过标定板上已知世界坐标系下的点在图片中的像素坐标以及摄像机内参、外参和畸变参数，计算出摄像机的内参、外参和畸变参数，从而将像素坐标系和世界坐标系进行转换。
在摄像机标定中，内参是指摄像机的固有参数，包括相机的焦距、主点和像素尺寸等。
外参是指摄像机的位置和朝向参数，包括摄像机的位置和姿态等。
畸变参数是为了弥补摄像机镜头实际成像情况和理想成像的偏差而设置的参数。
二、标定精度的影响因素标定精度是指摄像机标定结果的准确程度，受到多方面因素的影响。
其中最主要的因素包括标定板的尺寸、摄像机的参数、摄像机与标定板的距离以及标定板的数量等。
首先，标定板的尺寸不宜过小或过大。
过小的标定板会导致标定误差较大，同时过大的标定板也会使标定过程变得复杂。
其次，摄像机参数的影响也十分重要。
如摄像机的像素尺寸和焦距过小，会导致标定精度不足。
而摄像机与标定板的距离过远或过近也会影响标定精度。
同时，标定板的数量也会影响标定精度。
通常情况下，使用更多的标定板会有更好的标定精度。
但是过多的标定板也会使得标定过程变得繁琐。
三、常见的摄像机标定方法常见的摄像机标定方法主要包括基于静态图片的标定方法和基于视频序列的标定方法。
其中，基于静态图片的标定方法又包括棋盘格标定法、直线标定法和圆网格标定法等。
棋盘格标定法是一种较为简单易行的标定方法。
通过在标定板中摆放黑白相间的棋盘格，然后拍摄多张包含棋盘格的静态图片，在计算机中对这些图片进行处理，得到摄像机的内参、外参和畸变参数。
7.摄像机标定
T
1
T
1
由于摄像机有5个未知内参数，所以当所摄取得的图像数 目大于等于3时，就可以线性唯一求解出 K
2019/3/20 27 CV:Calibration
张正友方法
张正友方法所用的平面模板
2019/3/20 28 CV:Calibration
张正友方法
标定步骤: (1)制定一张平板棋盘格模板； (2)移动平面或摄像机，从不同角度拍摄若 干张(大于或等于3张)模板图像； (3)检测出每幅图像中的特征点; (4)求出每一幅图像的单应矩阵H； (5)在令畸变系数为0的前提下，利用求出 的矩阵H计算出摄像机的内参数； (6)利用反投影法进一步优化求精，同时计 算出各项畸变系数。
p11 X w p12Yw p13 Z w p14 p 31uX w p 32 uYw p 33uZ w p 34u 0 p 21 X w p 22Yw p 23 Z w p14 p 31uX w p 32uYw p 33uZ w p 34 u 0
的平面上
~ T M [ X Y 1 ] • 其中， K 为摄像机的内参数矩阵， T ~
m [u v 1] 为模板平面上点的齐次坐标， 为模 板平面上点投影到图像平面上对应点的齐次坐标，[ r1 r2 r3 ] 和 t 分别是摄像机坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵和 平移向量
2019/3/20 26 CV:Calibration
其中 u , v,1 为图像坐标系下的点的齐次坐标， X w , Yw , Z w 为世界坐标系下的空间点的欧氏坐标， P 为 3 4 的透视投 s 为未知尺度因子。 影矩阵，
2019/3/20 11 CV:Calibration
11--摄像机-标定教学课件
标定过程
3、标定板上的标识通常做成圆或方格形状。圆形结 构形状可以准确的提取中心坐标，而方格形状也可 以准确提取角点位置坐标。采用标定板还有一个好 处是可以方便的确定标定板上的标识在图像中的对 应关系。下图是halcon中使用的标定板示意图。
22/
halcon中使用的标定板
标定过程
4、设标定板上的标识在世界坐标系下的坐标为 M i， 在对应图像上提取的坐标为 mi 。如果给定摄像机外 参和内参的初始值，则可以通过世界坐标与图像坐 标之间的投影变换关系，求解 M i 对应在图像上的坐 标。设L 表示世界坐标与图像坐标之间的投影变换 关系，相机的参数用向量表示，即 c (f ,k,sx ,sy ,u0,v0) 则标定过程为下式所示的优化过程。
就决定了摄像机相对于世界坐标系的位置，因此， 这六个参数就是摄像机的外参。
6、成像平面坐标系与摄像机坐标系之间的关系可以 用相似三角形成比例得出
xyf xc Yc Zc 因此有： x fYc / Z c
y fYc / Zc
采用矩阵表示如下：
Zc
x
y
1
f
0
0
0 f 0
0 0 1
0 0 0
nk
d(c)
(mi,j L(M i ,c))2 min
j 1 i
26/
标定过程
8、halcon的标定过程,可以利用halcon提供的标定助 手，快速完成摄像机的标定过程。
导入标定板信息文件
导入拍摄的标定板图像
27/
标定过程
8、halcon的标定过程,可以利用halcon提供的标定助 手，快速完成摄像机的标定过程。
以上即为世界坐标系到图像坐标系之间的转换
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。
多目三维重建的步骤
多目三维重建的步骤引言多目三维重建是一种通过多个相机或摄像机来捕捉物体或场景的不同视角，并利用这些视角的图像数据进行三维重建的技术。
它在计算机视觉、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用。
本文将介绍多目三维重建的基本步骤及相关技术。
步骤一：摄像机标定在进行多目三维重建之前，首先需要对使用的摄像机进行标定。
摄像机标定是确定摄像机内外参数的过程，通常包括确定焦距、主点、畸变系数等参数。
常用的摄像机标定方法包括张正友标定法、Tsai标定法等。
标定后的摄像机参数将用于后续的图像处理和三维重建过程。
步骤二：图像采集在进行多目三维重建之前，需要采集多个视角的图像。
通常情况下，采集的图像应涵盖物体或场景的各个角度和视角，以获得更完整的信息。
图像采集可以使用单个摄像机，也可以使用多个摄像机同时拍摄。
为了保证图像的质量，通常需要考虑光照、曝光、对焦等因素。
步骤三：特征提取与匹配在进行多目三维重建之前，需要对采集的图像进行特征提取与匹配。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征点或特征描述子，常用的特征包括SIFT、SURF、ORB等。
特征匹配是指在不同图像之间找到对应的特征点或特征描述子，常用的匹配算法包括最近邻匹配、RANSAC等。
特征提取与匹配的结果将用于后续的三维重建过程。
步骤四：三维重建在进行多目三维重建之前，需要利用特征匹配的结果进行三维重建。
三维重建是指根据多个视角的图像数据，恢复出物体或场景的三维几何形状和纹理信息。
常用的三维重建方法包括立体视觉法、结构光法、多视角几何法等。
三维重建的结果可以表示为点云、网格模型等形式。
步骤五：纹理映射在进行多目三维重建之后，需要对三维重建结果进行纹理映射。
纹理映射是指将采集的图像的纹理信息映射到三维模型上，以使得模型具有更加真实的外观。
常用的纹理映射方法包括贴图、纹理坐标映射等。
纹理映射的结果将用于后续的可视化和渲染过程。
步骤六：可视化与渲染在进行多目三维重建之后，可以对三维重建结果进行可视化和渲染。
摄像机标定
一、摄像机标定的内容及意义：1、何为摄像机标定计算机视觉系统从摄像机获取的图像信息出发，计算三维环境中物体的位置，形状等几何信息，并由此重建三维物体。
图像上每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度，而该点在图像上的位置与空间物体表面相应点的几何位置有关。
这些位置的相互关系，由摄像机成像几何模型所决定。
该几何模型的参数称为摄像机参数，这些参数必须由试验与计算来确定，试验与计算的过程称为摄像机标定。
摄像机标定来源于摄影测量学，摄影测量学中所使用的方法是数学解析分析的方法，在标定过程中通常要利用数学方法对从数字图像中获得的数据进行处理。
通过数学处理手段，摄像机标定提供了专业测量摄像机与非量测摄像机的联系。
而所谓的非量测摄像机是指这样一类摄像机，其内部参数完全未知、部分未知或者原则上不稳定。
2、摄像机标定的主要内容在计算机视觉中，摄像机标定主要标定两个部分：内参数和外参数。
(1)内参数：内参数是摄像机坐标系和理想坐标系之间的关系，用于给出摄像机的光学和几何学特征。
如：主点、长宽比例因子和镜头畸变；(2)外参数：外参数表示摄像机在世界坐标系里的位置和方向。
如：旋转和平移。
摄像机标定技术包含两大方面内容：摄像机模型和摄像机标定方法，二者联系紧密，因为往往引么样的模型就决定需要采用什么样的标定方法。
根据不同的应用，对摄像机的标定要求也是不同的。
比如说，对机器导航，要求能自动快速地进行标定，而对于度量领域的应用，精度要求是第一位的。
3、摄像机标定的意义：摄像机标定技术是从二维平面图像获得三维信息这一过程的关键步骤，是计算机视觉技术的第一步。
摄像机标定的目的是完成三维重建，在机器视觉、虚拟现实等计算机图像应用领域有着广泛应用。
4、摄像机标定的发展：1966年，B．Hallert发表了他在镜头与相机标定方面的研究成果，首次将最小二乘法用于对镜头标定多余观察数据的处理，并将其应用在野外立体坐标测量仪上，得到了高精度的测量结果。
摄像头标定与深度图像重建算法研究
摄像头标定与深度图像重建算法研究在计算机视觉领域，摄像头标定是非常重要的一项技术。
它可以通过一些检测方法得到摄像头的内部参数和外部参数，从而将二维图像中的像素坐标转化为三维空间中的物理坐标。
在摄像头标定的基础上，我们可以实现多种应用，例如基于计算机视觉的三维重建、自动驾驶等。
本文将介绍摄像头标定方法以及其在三维重建中的应用。
一、摄像头标定1.1 内部参数标定内部参数标定是指通过摄像头拍摄出来的图像，来确定摄像头自身的光学中心、透镜畸变等参数。
现有的内部参数标定方法有很多种，例如张氏标定法（Zhang's calibration method）、TS4（拓扑静态场摄像头校正法）等。
其中最常用的是张氏标定法，其主要思想是利用已知大小的棋盘格，让摄像头在不同位置下拍摄棋盘格的图像，然后根据这些图像来确定摄像头的内部参数。
由于需要拍摄多张图像，因此这种方法比较繁琐，但是其精度较高，可以用于工业领域的实时视觉系统中。
1.2 外部参数标定外部参数标定是指通过摄像头拍摄出来的图像，确定物体在三维坐标系中的位置和姿态。
这是计算机视觉中的一个难点问题，因为需要解决“观察几何学”问题，也就是从二维图像恢复三维物体的位置和姿态。
通常来说，我们需要在物体的某些特征点上做标记，然后在多个视角下拍摄这些特征点的图像，接着借助三维重建算法进行计算，得到物体的三维坐标和姿态。
1.3 深度相机标定深度相机与传统的摄像头不同，它不仅能够感知物体的二维图像，还能够获得物体的深度信息。
对于深度相机，我们需要研究其内部参数和深度参数的标定方法。
内部参数标定方法可以参考传统的摄像头标定方法，例如张氏标定法。
而深度参数标定方法则相对较为复杂。
目前主要有两种方法：首先是基于三维重建的方法。
这种方法需要在摄像机前放置一个标定板或者不同位置的特征点，然后利用三维重建算法得到物体的深度信息，进而求解摄像机的深度参数。
这种方法比较适用于标定深度相机的内参数和外参数。
使用平行六的单像的摄像机标定和三维重建
使用平行六的单像的摄像机标定和三维重建摘要在本文中，他们使用了“平行六”对相机标定和三维重建过程进行了研究。
平行六自然特征的刚性约束呈现在一个场景中，如平行和正交。
平行六的一个子类-长方体-过去一直被频繁使用在部分校准相机。
然而，在摄像头的校准以及现场重建，平行六的全部性质从未明确定义。
我们提出了一个新的框架，这是基于广泛使用的平行六的研究这种潜力。
特别是，我们完整的表现出存在于平行六的度量特征和摄像头的内在参数之间两重性。
我们的框架，可以充分利用长方体的性质从而克服了校准的若干限制。
为了说明此框架，我们提出一个原始但是非常有效的方法，使得能够进行单图三维重构。
这种方法可以从一个单未校准图像迅速建立一个场景模型。
1.说明在本文中，我们描述了如何使用的刚性约束通过平行六来从图像上推断相机的信息以及环境。
动机是提出简单并且实用的方法来实现摄像机标定和一些互动的场景建模方法以及一些必须的引理。
这个三维建模应用可以使用在完全没有数据的照相机，比如可以应用在从网上获得的一张单图上。
在过去的十年，于计算机视觉界中，刚性约束已被广泛研究。
在一个开创性的工作，Caprile和Torr用长方体，即平行六的直角来估计一些相机参数。
他们的做法是基于消失点定义长方体的投影边缘。
这种消失点对应垂直方向的空间，因此，成为三维空间和图像平面之间的转化上的约束。
这个想法之后，几种方法，使消失点和线的使用，已提出部分校准相机或重建场景[8，4，10，5，12，7]。
但是，计算图像中的消失点和线往往是数值不稳定。
此外，处理个人的消失点，不允许充分利用输入，即所有的消失点，从一个单一的平行投影干中的冗余。
对比上面提到的方法，我们不计算消失点或线条，但投影矩阵等平行的预测符合有关的图像点。
近日，校准结果也得到采用平面图案和立体型[11，13，14，15]。
虽然比标准的校准技术更灵活，对应矩阵为基础的方法要么需要欧几里德信息，或者，自校准，一般立场的许多图像。