2011-01-30相机标定个人总结

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手机相机标定实验报告

1 手机相机标定与校正1.1 实验目的要进行手机相机的标定与校正，首先需要建立模型。

通过拍摄到的图像信息获取到物体在真实三维世界里相对应的信息，建立物体从三维世界映射到相机成像平面这一过程中的几何模型。

由于相机透镜的制造工艺，会使成像产生多种形式的畸变，例如近大远小，在世界坐标系中的直线转化到其他坐标系不在是直线等。

在矫正过程中，利用畸变系数来矫正这种像差。

1.2 实验原理1.2.1 相机标定模型与方法定义如下的四个坐标系来建立模型：世界坐标系（三维）：用户定义的三维世界的坐标系，描述目标物在真实世界里的位置。

单位为m 。

相机坐标系（三维）：在相机上建立的坐标系，从相机的角度描述物体位置，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。

单位为m 。

图像坐标系（二维）：描述成像过程中物体从相机坐标系到图像坐标系的投影透射关系，方便进一步得到像素坐标系下的坐标。

单位为m 。

像素坐标系（二维）：描述物体成像后的像点在数字图像上（相片）的坐标，是我们真正从相机内读取到的信息所在的坐标系。

单位为个（像素数目）。

通过单应性变化实现像素坐标系与世界坐标系之间的映射，假定标定棋盘位于世界坐标系中0=w Z 的平面，两者间坐标映射关系如下：0012001101x w y w f u u X v s f v r r t Y ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦其中，u 、v 表示像素坐标系中的坐标，s 表示尺度因子，X.Y 表示世界坐标系中的坐标。

如下矩阵为相机的内参矩阵，其中/,/x y f f dx f f dy ==为分别在x 轴和y 轴上对焦距进行归一化所求得的值，dx 、dy 为像元尺寸。

00(,)u v 为图像中心坐标。

0000001x y f u f v ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦张氏相机标定法利用单应性矩阵来描述世界坐标系与像素坐标系之间的映射关系，将尺度因子、内参矩阵和外参矩阵的乘积定义为单应性矩阵，如下所示：001200001xy f u H s f v r r t ⎡⎤⎢⎥⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦确定角点后，可通过下述公式求得单应性矩阵H ，进一步求得内参矩阵以及外参矩阵：111213212223313233''11x h h h x y h h h y h h h ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦展开化简，化为AX=0的齐次方程组形式，多组对应点形成超定方程组，可以运用最小二乘法求解：111213313233313233111213313233212223212223313233''()y'()y'h x h y h x h x h y h x h x h y h h x h y h h x h y h h x h y h h x h y h h x h y h ++⎧=⎪++++=++⎪→⎨++=++++⎪=⎪++⎩将单应性矩阵化为[]12H sM r r t =，M 为内参矩阵。

调相机年终个人工作总结

调相机年终个人工作总结在过去的一年中，我作为公司的调相机工程师，经历了许多的挑战和收获了许多成就。

在这里我想总结一下我在过去一年中的工作情况。

首先，在过去的一年中，我完成了多个项目的调相机工作。

这些项目涉及到不同的行业和领域，包括医疗、工业、航空航天等。

在这些项目中，我与团队成员密切合作，根据客户的需求设计和开发了各种不同的调相机系统，并且取得了很好的成绩。

我充分发挥了自己的专业知识和技能，为项目的顺利完成作出了贡献。

其次，在过去的一年中，我不断学习和提升自己的专业技能。

我积极参加公司组织的各种培训和学习活动，不断提高自己在调相机领域的专业水平。

我还通过阅读相关的书籍和论文，了解最新的调相机技术和发展趋势，为自己的工作增添了更多的灵感和创新。

最后，在过去的一年中，我更加注重与客户的沟通和服务。

我始终把客户的需求放在第一位，努力为客户提供更好的调相机解决方案和服务。

我不断改进自己的工作方式和方法，以确保能够满足客户的需求，并且取得了客户的一致好评。

总的来说，过去的一年中，我在调相机领域取得了很大的成绩。

我不断提升自己的专业能力，不断完善自己的工作方式，不断提高客户满意度。

我相信在未来的工作中，我会继续努力，为公司的发展和客户的满意度做出更大的贡献。

在过去的一年中，我作为公司的调相机工程师，经历了许多挑战和收获了许多成就。

我想借此机会对过去一年的工作进行总结和回顾，并对未来的工作提出一些展望和规划。

首先，在过去一年中，我参与了多个项目的调相机工作。

这些项目涵盖了不同的行业和领域，包括医疗、工业、航空航天等。

在这些项目中，我不仅与团队成员密切合作，还与客户紧密沟通，充分了解他们的需求，为他们定制了最适合的调相机系统。

通过这些项目，我学到了很多新知识，不仅在技术上有所提高，也更加深入地理解了客户需求和行业特点。

我发现，只有深入了解客户的需求，才能更好地为他们提供解决方案。

其次，在过去的一年中，我不断学习和提升自己的专业技能。

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。

工业相机个人工作总结

一、前言时光荏苒，转眼间，我在工业相机岗位已工作一年有余。

在这一年的时间里，我在公司领导的关心与指导下，在同事们的帮助下，认真学习业务知识，努力提高自己的综合素质，现将一年来工作情况进行总结如下：二、工作回顾1. 熟悉产品知识，提高业务水平入职以来，我深知自己肩负着公司工业相机产品销售的重任。

为了更好地胜任工作，我认真学习产品知识，了解产品性能、特点及适用范围。

通过不断学习，我对工业相机有了全面、深入的了解，为今后的销售工作打下了坚实基础。

2. 积极拓展市场，提高销售额在工作中，我始终保持积极进取的态度，主动出击，拓展市场。

通过参加行业展会、拜访客户等方式，了解客户需求，为客户提供专业、贴心的服务。

在过去的一年里，我成功签约了多个客户，为公司创造了良好的业绩。

3. 优化客户关系，提升客户满意度在销售过程中，我注重与客户的沟通与交流，了解客户需求，为客户提供解决方案。

同时，我还关注客户反馈，及时解决客户在使用过程中遇到的问题。

通过努力，我赢得了客户的信任，提升了客户满意度。

4. 团队协作，共同进步在工作中，我注重团队协作，与同事们共同进步。

遇到问题时，主动请教，共同解决。

在团队活动中，积极参与，发挥自己的专长，为团队贡献力量。

三、工作不足与改进措施1. 工作经验不足：在市场拓展方面，我缺乏一定的经验，导致部分客户未能成功签约。

针对这一问题，我将在今后的工作中多向有经验的同事请教，提高自己的业务能力。

2. 时间管理能力有待提高：由于工作繁忙，我在时间管理方面存在一定的不足。

为了提高工作效率，我将在今后的工作中合理安排时间，确保各项工作有序进行。

3. 沟通表达能力有待加强：在与客户沟通时，有时表达不够清晰，导致客户理解偏差。

针对这一问题，我将在今后的工作中加强沟通技巧的学习，提高自己的表达能力。

四、未来展望在新的一年里，我将继续努力，不断提升自己的业务能力和综合素质，为公司创造更多价值。

具体措施如下：1. 深入学习产品知识，提高业务水平。

手机相机标定实验报告

1 手机相机标定与校正1.1 实验目的要进行手机相机的标定与校正，首先需要建立模型。

通过拍摄到的图像信息获取到物体在真实三维世界里相对应的信息，建立物体从三维世界映射到相机成像平面这一过程中的几何模型。

由于相机透镜的制造工艺，会使成像产生多种形式的畸变，例如近大远小，在世界坐标系中的直线转化到其他坐标系不在是直线等。

在矫正过程中，利用畸变系数来矫正这种像差。

单位为m 。

相机坐标系（三维）：在相机上建立的坐标系，从相机的角度描述物体位置，作为沟通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。

单位为m 。

图像坐标系（二维）：描述成像过程中物体从相机坐标系到图像坐标系的投影透射关系，方便进一步得到像素坐标系下的坐标。

单位为m 。

像素坐标系（二维）：描述物体成像后的像点在数字图像上（相片）的坐标，是我们真正从相机内读取到的信息所在的坐标系。

单位为个（像素数目）。

如下矩阵为相机的内参矩阵，其中/,/x y f f dx f f dy ==为分别在x 轴和y 轴上对焦距进行归一化所求得的值，dx 、dy 为像元尺寸。

00(,)u v 为图像中心坐标。

相机标定方法及技巧分析

相机标定方法及技巧分析相机标定是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过矫正相机的非线性畸变和确定相机的内部参数和外部参数，从而提高图像处理和计算机视觉应用的精度和稳定性。

本文将对相机标定的方法和技巧进行详细的分析。

1. 相机标定的基本概念相机标定是指确定相机的内参和外参的过程。

其中，内参包括相机的焦距、主点坐标等；外参包括相机在世界坐标系中的位置和朝向。

这些参数在计算机视觉任务中被广泛应用，例如三维重建、目标跟踪等。

2. 相机标定的方法2.1 标定板法标定板法是目前最常用的相机标定方法之一。

这种方法需要使用一张按照特定规则划分的标定板，在不同的位置和姿态下拍摄多张图像。

通过分析这些图像中的标定板特征点，可以计算出相机的内参和外参。

2.2 归一化法归一化法是一种基于对极几何原理的相机标定方法。

它利用多张不同角度的图像中的相应点的对极约束关系，对相机进行标定。

与标定板法相比，归一化法不需要使用特定的标定板，只需要提供多张具有对应点的图像。

2.3 Kalibr方法Kalibr是一种利用轴承约束进行相机标定的方法。

它通过观察相机在不同角度下对于静态目标的旋转轴承约束，估计相机的内参和外参。

这种方法相对于其他方法，对于非刚性场景和动态场景有更好的鲁棒性。

3. 相机标定的技巧3.1 图像采集要求为了获得准确的相机标定结果，图像采集的质量至关重要。

首先，要确保标定板或特征点在图像中有足够的分辨率。

其次，应避免过曝光和欠曝光的情况，保证图像的亮度均匀。

此外，还需要采集不同角度和距离下的图像，以获得更全面的标定数据。

3.2 标定板的选择对于标定板法，标定板的选择也对标定结果有一定影响。

传统的标定板通常是黑白棋盘格或由黑白相间的圆点组成的棋盘格。

近年来，还出现了更加精确和稳定的标定板，例如纹理丰富的标定板和带有激光二维码的标定板。

选择合适的标定板可以提高标定的精度和鲁棒性。

3.3 多角度标定为了获得准确的相机标定结果，通常需要在多个角度下对相机进行标定。

相机标定方法范文

相机标定方法范文相机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的重要技术之一，它用于从相机图像中获取相机的内部参数和外部参数，以便实现图像的几何校正、三维重建、姿态估计等任务。

相机标定的目标是估计相机的内部参数（如焦距、主点），以及相机到世界坐标系的变换参数（如旋转矩阵、平移向量），从而将图像坐标映射到真实三维世界坐标。

相机标定的基本思想是通过对已知世界物体或者图案在图像上的投影来进行参数的估计。

常用的相机标定方法包括棋盘格标定、多平面标定和结构光标定等。

棋盘格标定是最常用的相机标定方法之一、它通过放置具有已知尺寸的棋盘格在不同的位置和角度下拍摄一组图像，并通过检测和提取图像中的棋盘格角点来进行标定。

在标定过程中，首先需要校正图像的畸变，即去除图像中的径向畸变和切向畸变。

然后，通过最小二乘法来估计相机的内部参数和外部参数。

最后，可以利用这些参数进行图像的几何校正和三维重建等任务。

多平面标定是一种相机标定方法，它利用多个平面的特性来进行标定。

在标定过程中，需要选取若干个具有已知尺寸和形状的平面，并在不同的位置和角度下拍摄一组图像。

通过检测和提取图像中平面上的特征点，可以估计相机的内部参数和外部参数。

多平面标定方法相对于棋盘格标定方法的优势在于它可以同时估计相机的内部参数和外部参数，而不需要进行两次标定过程。

结构光标定是一种利用光栅或者条纹投影仪进行相机标定的方法。

在标定过程中，首先需要将光栅或者条纹投影到场景中，形成一组特征点或者特征线。

然后，通过检测和提取图像中的特征点或者特征线来进行标定。

通过这种方法可以得到更多的标定数据，从而提高标定的准确性和精度。

除了以上介绍的常用相机标定方法，还有一些其他方法也被广泛应用于相机标定领域，如基于张量分解的相机标定、基于球面映射的相机标定等。

这些方法都有各自的优缺点，适用于不同的标定场景和任务需求。

总结来说，相机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的重要技术之一，它可以估计相机的内部参数和外部参数，以实现图像的几何校正、三维重建和姿态估计等任务。

工业相机标定总结

工业相机标定总结1. 引言工业相机标定是指通过一系列的计算和校正过程，将相机图像中的像素坐标映射到世界坐标系中，从而实现像素与物理距离的转换。

标定的准确与否直接影响到工业相机在机器视觉领域的应用效果。

本文将对工业相机标定的基本原理、常用方法以及注意事项进行总结和介绍。

2. 工业相机标定原理工业相机标定的基本原理是通过建立相机的内部参数矩阵和外部参数矩阵来描述相机成像过程。

内部参数矩阵包括焦距、主点位置和畸变等参数，外部参数矩阵包括相机位置和姿态等参数。

3. 工业相机标定方法3.1 板点标定法板点标定法是工业相机标定中最常用的一种方法。

该方法需要将一个特制的标定板放置在相机视野范围内，并测量标定板上的特定点在相机图像中的像素坐标。

通过对比测量的像素坐标和实际世界坐标，可以计算出相机的内外参数矩阵。

3.2 立体相机标定法立体相机标定法是用于双目视觉系统的标定方法。

该方法需要使用两个相机同时获取同一场景的图像，并测量两个相机图像中的对应点坐标。

通过计算这些对应点的像素坐标和实际世界坐标之间的关系，可以得到相机的内外参数矩阵。

3.3 灰度平面标定法灰度平面标定法是一种利用灰度信息进行相机标定的方法。

该方法通过将相机对准一个具有均匀灰度分布的平面，然后采集平面上的图像，并计算图像中的像素坐标和实际世界坐标之间的映射关系，从而得到相机的内外参数矩阵。

4. 工业相机标定注意事项4.1 标定板选择在进行板点标定法时，选择一个合适的标定板非常重要。

标定板应具有清晰的边缘和特定的点，以便于测量像素坐标。

此外，标定板的大小和形状也需要根据相机的视野范围进行选择。

4.2 图像采集条件在进行工业相机标定时，需要注意图像采集条件的统一性。

例如，光线条件应保持一致，摄像机的设置参数如曝光时间、增益等也应一致。

这样可以避免在标定过程中的误差。

4.3 数据处理和优化在获取到相机的内外参数矩阵后，还需要对数据进行处理和优化。

通常可以采用非线性优化算法对标定结果进行优化，以提高标定的准确性。

工业相机个人工作总结怎么写

个人工作总结：工业相机工作探究与成长【标题】工业相机个人工作总结【前言】随着工业4.0和智能制造的快速发展，工业相机在自动化检测和图像处理领域扮演着越来越重要的角色。

作为一名工业相机技术工作者，我深感责任重大，也充满激情。

在过去的一年里，我积极参与了多个工业相机相关的项目，从中学到了很多专业知识，也积累了一定的工作经验。

现将我的工作总结如下，以期为今后的成长提供借鉴。

【主体】一、工作内容与成果1. 项目参与在过去的一年里，我参与了5个工业相机项目的实施，涉及自动检测、图像处理、机器人导航等领域。

在项目中，我负责相机选型、参数配置、系统集成及调试等工作。

通过团队协作，我们成功完成了所有项目，客户满意度较高。

2. 技术研究与创新针对工业相机在实际应用中遇到的问题，我进行了深入研究，发表了2篇专业论文，分别为《基于机器视觉的工业相机自动检测技术研究》和《工业相机在机器人导航中的应用与优化》。

这些研究为我国工业相机技术的发展提供了有益参考。

3. 培训与交流为了提高自己的专业素养，我参加了3次国内外的工业相机技术研讨会，并邀请了行业专家进行内部培训。

同时，我还组织了对新入职员工的培训，分享了我在工业相机领域的经验，促进了团队的整体进步。

二、不足与反思1. 项目管理能力有待提高在项目实施过程中，我发现自己在项目管理方面存在不足，有时进度控制不够理想，影响了项目进度。

为此，我计划学习项目管理相关知识，提高自己的项目管理能力。

2. 技术研究深度不足虽然我在工业相机技术研究方面取得了一定的成果，但与行业前沿相比，还存在较大差距。

为了提高自己的技术水平，我计划加强学习，关注行业动态，深入研究工业相机相关技术。

3. 团队协作能力有待提升在团队合作中，我发现自己在沟通、协作方面还有待提高。

为了更好地融入团队，我将学习倾听、沟通技巧，增强团队协作能力。

【结尾】回顾过去的一年，我在工业相机领域取得了一定的成绩，但也暴露出不少问题。

相机成像及标定知识

摄像机几何1.摄像机重要参数焦距f光圈：光圈越小图像越清晰、图像越暗内参矩阵K2成像方式相似三角形法P=[xy z ]→P′=[x′y′]{x′=z′xz y′=z′yz由于镜头采用透镜，光线在远离透镜中心的地方会产生弯曲，故透镜存在径向畸变。

3.坐标变换包含偏置、单位变换等, P是相机坐标系下的世界坐标，P’是像素坐标1.偏置：像素坐标一般为从左上角为(0,0)，而焦距中心（图片中心）坐标为(c x,c y)，故要将成像坐标转换为图像像素坐标需要偏置（P→P’）：(x,y,z)→(f xz+c x,fyz+c y)2.单位变换：世界坐标系、焦距单位为m，像素坐标系为pixel，其要转换，需乘系数k, l（单位pixel/m），分别对应x, y轴（P→P’）。

(x,y,z)→(fk xz+c x,flyz+c y)⇔(αxz+c x,βyz+c y)4.齐次坐标P h 是相机坐标系下世界坐标的齐次坐标，P h ’是像素坐标齐次坐标，齐次坐标与普通坐标变换如下：[xy ⋮w]坐标变换↔ [ x w y w ⋮1]P h ’:(x,y )⇒[x y 1]⇒[ αx z +c x βy z +c y 1]转齐次⇒ [αx +c x z βy +c y z z ]=[α0C x 00βC y 0010][x y z 1]上式最右侧为P h ，注意式中x , y , z 在变换过程中代表的不同意义。

5.其他处理上述均为理想情况，通常，还需要一些变换处理。

（1）摄像头偏斜：相机x,y 轴夹角不是严格90°，如为θ转换矩阵变为：P ′=[α−αcot θC x 0β/sin θC y 0010][x y z 1]6.投影矩阵上式中，称[α−αcot θC x 0β/sin θC y 001]为投影矩阵，记为M ，M 可变化如下：M =K [I,0],其中称K 为相机内参，K =[α−αcot θC x0β/sin θC y 001]内参决定的是相机坐标系下空间点到像素点的转换。

最详细、最完整的相机标定讲解

最详细、最完整的相机标定讲解最近做项⽬要⽤到标定，因为是⼩⽩，很多东西都不懂，于是查了⼀堆的博客，但没有⼀个博客能让我完全能看明⽩整个过程，绝⼤多数都讲的不全⾯，因此⾃⼰总结了⼀篇博客，给⾃⼰理⼀下思路，也能够帮助⼤家。

（张正友标定的详细求解还未完全搞明⽩，后⾯再加）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（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。

⽆论是在图像测量或者机器视觉应⽤中，相机参数的标定都是⾮常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机⼯作产⽣结果的准确性。

因此，做好相机标定是做好后续⼯作的前提，提⾼标定精度是科研⼯作的重点所在。

畸变（distortion）是对直线投影（rectilinear projection）的⼀种偏移。

简单来说直线投影是场景内的⼀条直线投影到图⽚上也保持为⼀条直线。

畸变简单来说就是⼀条直线投影到图⽚上不能保持为⼀条直线了，这是⼀种光学畸变（optical aberration）,可能由于摄像机镜头的原因。

相机的畸变和内参是相机本⾝的固有特性，标定⼀次即可⼀直使⽤。

但由于相机本⾝并⾮理想的⼩孔成像模型以及计算误差，采⽤不同的图⽚进⾏标定时得到的结果都有差异。

⼀般重投影误差很⼩的话，标定结果均可⽤。

坐标转换基础在视觉测量中，需要进⾏的⼀个重要预备⼯作是定义四个坐标系的意义，即摄像机坐标系、图像物理坐标系、图像像素坐标系和世界坐标系（参考坐标系）。

⼀、图像坐标系(x,y)⾄像素坐标系(u,v)1.两坐标轴互相垂直此时有2.⼀般情况，两轴不互相垂直此时有写成矩阵形式为：⼆、相机坐标系(Xc,Yc,Zc)⾄图像坐标系(x,y)(根据⼩孔成像原理，图像坐标系应在相机坐标系的另⼀边，为倒⽴反向成像，但为⽅便理解和计算，故投影⾄同侧。

相机标定技巧

相机标定技巧相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它是指通过对相机的内部参数和外部参数进行估计，从而使得计算机能够更准确地理解和分析图像。

相机标定技巧是实现这一过程的关键，本文将介绍几种常用的相机标定技巧。

一、棋盘格标定法棋盘格标定法是最常用的相机标定方法之一。

它通过在棋盘格上精确的标记角点，并利用相机拍摄得到的图像中的角点位置信息，来估计相机的内部参数和外部参数。

具体步骤如下：1. 准备一个具有已知尺寸的棋盘格，如8x6的方格。

2. 在相机和棋盘格之间保持适当的距离，以便能够拍摄到整个棋盘格。

3. 使用相机拍摄多张包含棋盘格的图像，尽量覆盖不同的角度和姿态。

4. 对每张图像进行角点检测，找到棋盘格的角点位置。

5. 根据棋盘格的已知尺寸和图像中的角点位置，使用标定算法计算相机的内部参数和外部参数。

二、球体标定法球体标定法是利用多个球体的已知三维坐标和图像中的对应点，来估计相机的内部参数和外部参数。

它的优点是对场景的要求较低，只需要在拍摄图像中有几个球体就可以进行标定。

具体步骤如下：1. 在场景中放置多个已知尺寸的球体，并记录它们的三维坐标。

2. 使用相机拍摄多张包含球体的图像，尽量覆盖不同的角度和姿态。

3. 对每张图像进行球体检测，找到球体的图像坐标。

4. 根据球体的已知三维坐标和图像中的坐标，使用标定算法计算相机的内部参数和外部参数。

三、直线标定法直线标定法是利用多个已知世界坐标系中的直线和图像中的对应直线，来估计相机的内部参数和外部参数。

它适用于场景中存在大量直线的情况，如建筑物、室内环境等。

具体步骤如下：1. 在场景中选择多条已知世界坐标系中的直线，并记录它们的三维坐标。

2. 使用相机拍摄多张包含直线的图像，尽量覆盖不同的角度和姿态。

3. 对每张图像进行直线检测，找到图像中的直线。

4. 根据已知的世界坐标系中的直线和图像中的直线，使用标定算法计算相机的内部参数和外部参数。

四、靶标标定法靶标标定法是一种基于图像中具有特定几何形状的靶标的相机标定方法。

相机实验心得体会 (2)

相机实验心得体会
在进行相机实验的过程中，我有一些心得体会：
1. 实验前要做好准备工作，包括对相机的使用说明进行熟悉，检查相机是否正常工作以及准备好所需要的各种材料和设备。

2. 拍摄前要确定好拍摄的主题和构图，可以提前在脑海中构思好想要表达的内容。

3. 在进行实验时要注意相机的稳定性，手持拍摄时尽量保持相机稳定，可以使用三脚架来提高拍摄的稳定性。

4. 在进行实验时要多角度思考，多尝试不同的拍摄角度和组合，以寻找最好的拍摄效果。

5. 要善于利用光线和色彩，合理利用自然光和人工光源，以及不同的色彩搭配，来突出拍摄主题。

6. 注意曝光和对焦，要根据拍摄主题和场景合理调整曝光和对焦，以确保拍摄的图像清晰明亮。

7. 拍摄完后要及时复查照片，以确保拍摄到理想的效果。

如果有需要，可以对照片进行后期处理，以增强拍摄效果。

总的来说，相机实验是一个充满创意和探索的过程，通过不断的尝试和反思，可以不断提升自己的拍摄技巧和艺术表达能力。

同时，也要保持对世界的观察和敏感，善于发现美和记录美。

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。

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。

张正友标定方法由于简单、效果好而得到广泛使用。

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。

摄像机标定（Cameracalibration）笔记

摄像机标定（Cameracalibration）笔记⼀作⽤建⽴3D到2D的映射关系，⼀旦标定后，对于⼀个摄像机内部参数K(光⼼焦距变形参数等，简化的情况是只有f错切=0,变⽐=1，光⼼位置简单假设为图像中⼼)，参数已知，那么根据2D投影，就可以估计出R t；空间3D点所在的线就确定了，根据多视图（多视图可以是运动图像）可以重建3D。

如果场景已知，则可以把场景中的虚拟物体投影到2D图像平⾯（DLT，只要知道M即可）。

或者根据世界坐标与摄像机坐标的相对关系，R,T，直接在Wc位置渲染3D图形，这是AR的应⽤。

因为是离线的，所以可以⽤⼿⼯定位点的⽅法。

⼆⽅法1 Direct linear transformation (DLT) method2 A classical approach is "Roger Y. Tsai Algorithm".It is a 2-stage algorithm, calculating the pose (3D Orientation, and x-axis and y-axis translation) in first stage. In secondstage it computes the focal length, distortion coefficients and the z-axis translation.3 Zhengyou Zhang's "a flexible new technique for camera calibration" based on a planar chess board. It is based on constrains on homography.4个空间：世界，摄像机(镜头所在位置)，图像（原点到镜头中⼼位置距离f），图像仿射空间（最终成像空间），这些空间原点在不同应⽤场合可以假设重合。

相机标定过程问题及注意总结

相机标定过程问题及注意总结相机标定实验过程注意问题及总结1 标定板用于标定的标定板制作的精度一定要高，精度低的误差会很大。

2 相机在标定过程中相机调好后就不能再动了，稍微动一点也要重新标定。

3 清洁度检查检查拍摄的图像有没有污点，如果有要首先判断是在相机上还是在镜头上。

旋转镜头，如果污点随着镜头移动，则污点在镜头上。

如果污点不随着镜头移动，则污点在CCD靶面上。

可以用清洁球进行吹气清洗。

4实验过程实验时要保证视场大小与标定板大小相当，或者稍微大一些，以保证在标定板平移时仍然在视场内。

先把光圈调到最大进行对焦，对焦时要考虑到全场的清晰程度，达到一种全场的均衡。

对焦完成后，把光圈减小，增加曝光，同时补光增加亮度，这样做是为了增加拍摄时的景深。

关于标定板亮度，看灰度直方图，平均亮度在150可以，在180~200之间为宜，不能出现过曝。

5外参数x坐标符号相反的问题（目前未解决，但是看文献同结果）6判定左右相机问题。

相机左右与实际情况相同。

7 相机水平和对称问题根据现在的实验结果分析。

要减小误差需要让双摄像机尽量与水平面平行，且两相机的y坐标尽量相同，左右摄像机关于中轴线对称。

8 光圈与景深关系尽量实现大景深焦距越小，景深越大工作距离越远，景深越大像素尺寸越大，景深越大光圈越小，景深越大9 采图同步采图时一定要保证双相机的同步，同时要保证采图时的同步性。

这样可以减少或者避免时间变化带来的误差。

10 图像畸变图像畸变主要包括三类：镜像畸变、离心畸变、薄透镜畸变。

相机标定个人总结

本文是一篇关于相机标定意义和原理的个人总结，包含了OpenCV和Matlab中常用的相机标定函数的注解。

相机标定是机器视觉的基础，标定结果的好坏直接决定了机器视觉的系统精度，作用可见一斑。

在这一年半的时间里，我个人也是随着实验和程序的进一步理解，对标定的原理和意义有了更多的想法。

同样，由于博文的关系，仍有一些朋友会常常询问标定的程序问题。

本人的2010-05-17OpenCV标定程序的问题也多次被朋友询问，由于当时对标定的认识还不够系统，因此现在认为该文对标定的意义和原理有很多误解，并在此推荐一些较好的博文拱大家学习：双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目标定；双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双目标定与双目校正；双摄像头测距的OpenCV实现；分享一些OpenCV实现立体视觉的经验；下面结合本人的毕业论文及一年半来对机器视觉的学习，对相机标定的意义和原理进行叙述。

1.单目相机模型单目相机模型中的三种坐标系关系如图1所示，相机坐标系即是以光轴中心O为原点的坐标系，其z轴满足右手法则，成像原点fO所代表平面即为像平面坐标系（实际应用中，均以图像左上角为坐标系原点），实际物体坐标系即为世界坐标系。

光轴中心O图1 单目相机模型的三坐标系统关系其中，P在世界坐标系的值为()W W WX,Y,Z，Pu是P在像平面坐标系的投影点，其相机坐标系的值为(X,Y,Z)u u u。

θ是相机坐标系Z轴与像平面夹角，一般情况下Z轴与像平面垂直，θ值为90。

且相机坐标系x yO与像平面f f fx yO平行，f为相机的焦距。

对于从相机坐标系到像平面坐标系的变换，像平面坐标系是用像素单位来表示的，而相机坐标系则是以毫米为单位来表示，因此，要完成改变换过程就需要先得到像平面的像素单位与毫米单位之间的线性关系。

在图1中，相机光轴中心z 轴方向上与像平面的交点'O 称为投影中心，坐标为x y (c ,c )，是像素单位，而每个像素在f X 和f Y 的物理尺寸为1x s dx=和1y s dy=，单位是像素/毫米，则像平面的像素与毫米间的线性关系如式（1）： 111xx y y u s 0c x v 0s c y 00⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（1）根据小孔模型下投影变换原理，像平面的物理坐标(,)x y 对应的相机坐标系满足式（2）： X Y Z Z cos Y Z sin u u u uuu x f f y f θθ⎧=-⎪⎪⎨⎪=⎪⎩（2）其对应的矩阵形式为式（3）：X cos 00Y10sin 00Z Z 10101u 1u 1u u x f f y f θθ--⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（3）联立式（1）和式（3），得到式（4）即为相机坐标系与像平面坐标系变换的矩阵。

高精度测量的相机标定

光
与
控
制
第 18 卷
果重复精度较高, 与真实值之间的测量精度不能保证, 需要进行修正。针对测量中的畸变标定和标定面与测量面之间存在高差的问题, 提出采用基于交比不变的单独镜头畸变标定和基于对焦模型的像素当量修正。
真影响而偏移的实际像平面坐标 (X , Y )。理论上镜头会同时存在径向畸变和切向畸变。但一般切向畸变比较小, 只考虑径向畸变, 对一般机器视觉, 一阶径向畸变已足够描述非线性畸变, 所以建立径向畸变的非线性模型如式 ( 2)所示。 X = X ( 1+ k 1 r ) Y = Y ( 1 + k2 r )
A bstract :
In high precision size m easurem ent syste m, the traditio na l m ethod using short focus f ix ed focal
length lens has large radial d istortion th at m ay affect the m easurem ent accuracy . In order to i m prove the ac curacy o f th e m easure m ent syste m, a focusing m ode l of fixed focus lens of cam era w as estab lished and cross ratio in variant calibration m ethod w as proposed accordin g to the linear i m ag ing m odel o f pinho le cam era and the non linear m odel of lens . T he i m pact o f sm all objective d istance changes on m easurem ent accuracy w as stud ied , and the calib ra ted pixel equivalent coeffic ient w as rev ised . T he geom etric pro ject iv e transfor m at ion o f lensw as analyzed , and th e d istortion coeffic ients of lensw ere ca lib rated for realizing h igh precision m eas urem en. t T he experi m ent show ed that the proposed a lg orithm is consisten t w ith the resu l. t K ey words : cam era calibration ; focusing m ode; l h ig h prec ision; cross rat io in variance

单相机跨视野的标定方法

单相机跨视野的标定方法我折腾了好久单相机跨视野的标定方法，总算找到点门道。

说实话，这事儿一开始我也是瞎摸索。

我最初试着按照普通相机标定的方法来搞这个跨视野标定，想着能有个捷径。

比如说，就按照那些基本的棋盘格标定法，拿着棋盘格在不同视野下拍照，然后就套算法。

但我很快就发现这样不行啊。

普通标定没有考虑到跨视野带来的变化，比如不同视野下的光线、角度啥的很复杂，得到的数据根本不准确。

这就像是你在屋子里量身高和在大太阳下的院子里量身高，不一样的环境有不一样的影响因素，但我一开始忽略了这些。

后来我又想，那我得搞清楚跨视野的时候相机参数的变化规律。

我就开始研究相机视野转换时的对焦距离、光圈等参数的关联。

我做了好多组实验，在不同视野下改变这些参数，然后记录图像变化。

这过程特别繁琐，就像你整理一堆乱麻，一不小心就搞混了。

有一回啊，我没注意把光圈的初始值记错了，结果整个实验的数据都乱套了，那叫一个头疼。

只能重新再来。

然后我发现，在跨视野标定之前，一定要做好相机的预热和稳定性处理。

这就好比运动员比赛前要热身一样重要。

之前没注意这个的时候，相机刚开启拍的那些照片，用来标定时总是存在误差，我还以为是算法的问题，后来才意识到是相机没稳定好。

对于不同视野的图像采集，最好找一个固定的参考点。

就比如说你站在一片树林里要找方向，找到那种特别显眼、固定不会变的大树当参考。

在跨视野标定中，这个参考点能帮助你更好地构建不同视野间的联系。

不确定这个参考点是不是最优解，但我自己实践下来觉得非常有用。

还有啊，在处理数据的时候一定要小心那些异常值。

我之前用算法处理采集到的数据时，查看结果总会有一些不合理的点，后来才发现是数据录入的时候，不小心多输了一个0，导致一个正常的数据变成了异常值，就像把一块好肉不小心混进了变质的肉里，影响了整锅汤的味道。

总之呢，单相机跨视野的标定，你得细心、耐心并且不断从失败中吸取教训。

有些方法可能不是每次都管用，但是慢慢试总能找到合适的套路。