相机标定误差因素分析

相机标定关键设备对标定精度的影响分析

相机标定关键设备对标定精度的影响分析郑冬梅;宋文爱【摘要】相机和标定板是相机标定过程中的关键设备,针对二者对相机标定精度影响的问题,进行了一系列分组对比标定实验.首先,制作了棋盘格尺寸大小不等的A2、A3、A43块平面标定板,选择不同类型的4款数码相机,分组采集了240张棋盘格标定板图像;然后,依据相机针孔模型原理,采用MATLAB相机标定工具进行了相机的标定实验.研究结果表明:对于任一相机,使用棋盘格尺寸大小不等的标定板,相机的标定精度差别很大,其中A3标定板对分辨率最小的CCD相机标定精度最优,重投影横纵坐标误差的平均值均小于0.1像素.实验结果对计算机视觉研究中相机和标定板的选择具有参考价值.%This article introduces a group of experiments of grouping contrast calibration that intends to show how camera and calibration board, the two key equipments of camera calibration, impactthe accuracy of camera calibration. In these experiments, first, we made three plane calibration boards, which were sized A2, A3, A4, respectively. Second, we chose four different types of digital camera and collected 240 pieces of checkerboard calibration plate images by using it. Last, according to the principal (or theory) of camera pinhole model, we conducted the camera calibration experiments by using the MATLAB camera calibration tool. The results of these experiments show that the camera calibration accuracy is very different while using different sizes of calibration board. From the results, we can see that the A3 calibration board is the best method for calibrating CCD camera which has the smallest resolution since the error of the average values were less than 0.1 pixel. The results of theseexperiments have important value for choosing camera and calibration board in computer vision research.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】5页(P236-240)【关键词】计算机视觉;相机标定;相机针孔模型;MATLAB相机标定工具箱【作者】郑冬梅;宋文爱【作者单位】中北大学软件学院,山西太原 030051;中北大学软件学院,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TN911.73;TP391.4相机标定是计算机视觉的第一步，其重要性不言而喻。

双目相机标定注意事项

双目相机标定注意事项双目相机标定是计算机视觉中重要的一步，它能够矫正图像畸变，将两个摄像头的观察角度和畸变参数校准成一致，这对于三维重建、深度检测、机器视觉等方面应用至关重要。

以下是双目相机标定时需要注意的事项：1. 选择合适的标定板：标定板需要满足一定规格，一般应选用具有黑白相间且边缘清晰的棋盘格板，而且需要保证棋盘格板边缘细节清晰，棋盘格格子大小适中，这些都会影响标定的准确性。

2. 拍摄棋盘格照片：拍摄时需要选择合适的距离和角度，确保标定板的棋盘格尽可能完整地出现在图像中，同时不能有过于明显的反光和阴影干扰。

最好拍摄多张不同角度、姿态的图片，以增加标定精度。

3. 消除图像畸变：在标定前需要先对摄像头进行畸变校正，这是因为摄像头外部组件以及光线的等因素会导致图像畸变。

常用的方法有：针孔成像模型法、极线约束法、三维重建法等，其中三维重建法是最常用的方法。

消除图像畸变后，能够更准确地计算相机的内部参数。

4. 标定相机内部参数：双目相机标定时需要计算相机的内部参数，如针孔成像模型的焦距、光心坐标，相片中心点等。

标定时应使用多幅图像进行标定，以增加标定精度。

同时可结合OpenCV等计算机视觉库，快速获得相机内部参数。

5. 标定相机位姿：标定相机位姿即是计算两个摄像头的观察角度和畸变参数，并将其校准成一致。

同样，标定时建议使用多张图片，并确保在拍摄标定板时每个摄像头都能拍摄到棋盘格，这将提高标定精度。

6. 校准误差分析：标定完毕后，需要对误差进行分析，以判断标定的准确性。

误差分析主要包括重投影误差、畸变纠正误差等。

相机标定的来龙去脉（详解标定原理、畸变矫正原理、使用经验）

相机标定的来龙去脉（详解标定原理、畸变矫正原理、使用经验）1、相机标定的意义在机器视觉领域，相机的标定是一个关键的环节，它决定了机器视觉系统能否有效的定位，能否有效的计算目标物。

相机的标定基本上可以分为两种，第一种是相机的自标定；第二种是依赖于标定参照物的标定方法。

前者是相机拍摄周围物体，通过数字图像处理的方法和相关的几何计算得到相机参数，但是这种方法标定的结果误差较大，不适合于高精度应用场合。

后者是通过标定参照物，由相机成像，并通过数字图像处理的方法，以及后期的空间算术运算计算相机的内参和外参。

这种方法标定的精度高，适用于对精度要求高的应用场合。

本文主要写一写后者，至于前者，是一个研究的难点和热点，以后有空再写。

2、坐标系的变换2.1、小孔成像的原理小孔成像的原理可以用下图来说明：2.2、各个坐标系的定义为了说明白，建议先介绍图像的坐标系，再逐步推广到世界坐标系，最后说明各个坐标系是如何变化的，从而给出相机的内参和外参。

2.2.1、像素坐标系像素坐标就是像素在图像中的位置。

一般像素坐标系的左上角的顶点就是远点，水平向右是u，垂直向下是v轴。

例如，在上图中，任意一个像素点的坐标可以表示为（ui,vi）。

2.2.2、图像坐标系在像素坐标系中，每个像素的坐标是用像素来表示的，然而，像素的表示方法却不能反应图像中物体的物力尺寸，因此，有必要将像素坐标转换为图像坐标。

将像素坐标系的原点平移到图像的中心，就定为图像坐标系的原点，图像坐标系的x轴与像素坐标系的u轴平行，方向相同，而图像坐标系的y轴与像素坐标系的v轴平行，方向相同。

在图中，假设图像中心的像素坐标是（u0,v0），相机中感光器件每个像素的物力尺寸是dx * dy，那么，图像坐标系的坐标（x,y）与像素坐标系的坐标（u,v）之间的关系可以表示为：写成矩阵的形式就为改写为齐次坐标的形式2.2.3、相机坐标系相机坐标系是以相机的光轴作为Z轴，光线在相机光学系统的中心位置就是原点Oc（实际上就是透镜的中心）,相机坐标系的水平轴Xc与垂直轴Yc分别于图像坐标系的X轴和Y轴平行。

相机标定误差因素分析

ａｅｏｔｉｅ．ｍｐｔｒｓｒｂａｎｄＣｏｕｅｍｕａｉｎａｄｒａａａｅｐｒｍｅｔｅｎｔａｅｈｔＵｔｅｌｅａｉｒｔｎｍｅｈｄｏｎｎｉｅｒａｉｌｔｏｎｌｔｘｅｉｎｓｍｏｓｒｔａｎａｃｌａｉｔｏｆｏｌａｍ．ｅｄｄｔｉｈｉｒｂｏｎｃｅａｍｏｅ，ｅｐｅｉｉｎｏｅｆａｕｅｐｉｔ’ ｏｒｉａｅｆｅｃｈａｉｒｔｎａｃｒｃｒａｘｅｔ；ｈｐｒｐｉｔｒｄｌｈｒｃｓｏｆｈｅｔｒｏｎｓｃｏｄｎｔｓｉｌｎｅｔｅｃｌａｉｃｕａｙｔａｇｅｔｅｔｎＴｅａｐｏｒａｅｔｔｎｕｂｏｏ
ｃｌｒｔｄｉａｅｎｍｂｒｓｅｗｅｎ１ｎ０Ｔｅｒｓａｃａｒｖｄｆｒｎｅｆｒａｉａｅｇｕｅｔｅ５ａｄ２．ｈｅｒｈｍｙｐｏｉｅｒｅｅｃｄｌｌｎｓｋｎｃｌｒｔｄｉａｅｂｍｉｂｅｅｏｍｏｅａｅｐｍａｉｇ，ａｉａｅｇｂｍｎｍｂｒｅｅｍｉａｉｎａｄｅｃｅｔａｅａｃｌｒｔｇｕｅｔｒｎｔｎｆｉｎｍｒａｉａｉ．ｄｏｉｃｂｎＫｅｒｓＣａｒｌｒｔｏ；ｒｒ；ａｔｒａｙｉｙｗｏｄ：ｍｅａＣａｉａｉｎＥｒｏｓＦｃｏｂＡｎｌｓｓ
成本。

数码相机标定参数对摄影测量精度的影响分析

・
４・９
的立体像对，过内定向（入相机标定参数）空通引、间后方交会（四个起算点）空间前方交会（算其、解
定点坐标，并重新统计精度，而按此过程递推，从统
计出内方位元素对摄影测量精度的影响规律和不同畸变参数对摄影测量精度的影响情况。试验原
１数码相机标定技术
数码相机的几何标定主要有基于精密光学测角仪的光学标定法和基于摄影测量原理的试验场标定法［。其中，学标定法的几何精度一般较２］光低，合于对几何精度要求不高的领域。而通常采适
用后者。试验场标定法是基于摄影测量空间后方交会的原理进行的，即将相机的内方位元素和各项
镜头畸变差及外方位元素全部作为未知参数，用利空间后方交会的算法加以解算，而获得相机的标从定参数。其数学模型由参考文献１３出，际上－给１实
ａ（Ｘ— Ｘ）６（３＋３ｙ—Ｙ）ｃ（＋３Ｚ— Ｚ）
（）１
畸变差是指相机物镜系统设计、制作和装备所引起
的像点偏离其理想位置的点位误差，括径向畸变包
差（，，）偏心畸变差（。Ｐ）面阵变形ＫＫｚＫ。，Ｐ，：和
以像点坐标为观测值，列出误差方程式可
Ｖ＝ＡＸＥ＋Ｂ１＋Ｃ＾ＸＤ— Ｌ（）２

标定点失败原因

标定点失败原因标定点失败是指在进行标定操作时无法成功确定目标点的准确位置。

标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它通过对图像中的特定点进行测量和计算，来建立图像坐标和世界坐标之间的对应关系。

然而，在实际应用中，标定点失败可能会出现各种原因，本文将从技术、设备和环境等多个方面进行分析。

一、技术方面的原因：1. 特征提取不准确：在进行标定操作时，需要提取图像中的特征点，然后计算其在世界坐标系中的位置。

如果特征提取算法不准确，无法准确提取到特征点，就会导致标定点失败。

2. 特征匹配失败：特征匹配是将图像中提取到的特征点与世界坐标系中的位置进行匹配，从而建立二者之间的对应关系。

如果特征匹配算法不稳定，或者特征点过少、分布不均匀，就会导致标定点失败。

3. 标定算法不合理：标定算法的选择和参数的设置对于标定的成功与否至关重要。

如果选择的算法不适用于当前的场景，或者参数设置不合理，就会导致标定点失败。

二、设备方面的原因：1. 相机镜头问题：相机的镜头质量和焦距等参数会直接影响到图像的质量和特征提取的准确性。

如果相机镜头存在问题，比如镜头变形、畸变等，就会导致标定点失败。

2. 相机姿态不稳定：相机在进行标定操作时，需要保持相对稳定的姿态，以保证标定结果的准确性。

如果相机姿态不稳定，比如存在晃动或者倾斜等情况，就会导致标定点失败。

三、环境方面的原因：1. 光照条件不佳：光照条件对于图像的质量和特征提取的准确性有着重要影响。

如果环境光线过暗或者过亮，就会导致图像质量下降，特征提取不准确，从而导致标定点失败。

2. 有遮挡物：如果在进行标定操作时，目标点被遮挡，无法被相机完整地拍摄到，就会导致标定点失败。

3. 摄像机与标定板之间的距离问题：在进行标定操作时，摄像机与标定板之间的距离也是一个重要的因素。

如果距离过远或者过近，都会影响标定点的准确性，从而导致标定点失败。

针对以上问题，可以采取以下措施来避免标定点失败：1. 确保图像质量：在进行标定操作前，应该确保相机的镜头清洁无尘，图像质量良好。

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。

《田间机器人的双目视觉系统误差分析研究》范文

《田间机器人的双目视觉系统误差分析研究》篇一摘要随着现代农业技术的不断发展，田间机器人逐渐成为农业生产的重要工具。

双目视觉系统作为田间机器人实现自主导航、目标识别和定位的关键技术，其性能的优劣直接影响到机器人的作业效率和精度。

本文针对田间机器人的双目视觉系统误差进行分析研究，旨在提高系统的稳定性和准确性，为农业生产提供有力支持。

一、引言田间机器人通过双目视觉系统实现精准的导航和定位，对于提高农业生产效率和降低人力成本具有重要意义。

然而，在实际应用中，双目视觉系统受到多种因素的影响，导致误差的产生。

本文将针对这些误差进行详细分析，并提出相应的解决方案，以提高田间机器人双目视觉系统的性能。

二、双目视觉系统原理及组成双目视觉系统基于人类双眼的立体视觉原理，通过两个相机从不同角度获取图像，经过图像处理和分析，提取出物体的三维信息。

系统主要由双目相机、图像采集卡、图像处理单元等部分组成。

三、双目视觉系统误差分析1. 相机标定误差：相机标定是双目视觉系统的关键步骤，标定误差会导致图像的畸变和失真，进而影响三维信息的提取。

2. 光照条件变化：光照条件的变化会导致图像的亮度、对比度和色彩等信息发生变化，从而影响双目视觉系统的匹配精度。

3. 遮挡和干扰物：田间环境中存在大量的遮挡物和干扰物，如杂草、土堆等，这些物体的存在会影响双目相机的匹配过程，导致误差的产生。

4. 图像处理算法：图像处理算法的优劣直接影响到双目视觉系统的性能。

算法的不稳定性和不准确性会导致匹配误差和定位误差的产生。

四、误差解决方案1. 优化相机标定方法：采用高精度的相机标定方法，减少标定误差，提高图像的畸变和失真校正效果。

2. 增强光照条件适应性：通过改进相机和图像处理算法，提高双目视觉系统对光照条件变化的适应性，减少光照条件变化对匹配精度的影响。

3. 抗遮挡和干扰物设计：通过改进匹配算法和增加传感器等手段，提高双目视觉系统对遮挡物和干扰物的抗干扰能力，减少误差的产生。

相机光心标定原理

相机光心标定原理1. 引言相机光心标定是计算机视觉中的一项重要任务，它是确定相机成像的中心点或光学轴位置的过程。

相机光心标定对于摄像机几何校正、图像捕捉和图像处理等应用非常关键。

本文将详细讨论相机光心标定的原理和方法。

2. 相机成像原理在深入探讨相机光心标定原理之前，我们首先需要了解相机的成像原理。

数字相机通常由透镜、光圈、感光元件和成像芯片等组成。

当光线通过透镜进入相机时，光线会经过光圈调节光线的进入量，然后聚焦在感光元件上。

感光元件将光线转换为电信号，并发送给成像芯片进行数字化处理和存储。

3. 相机坐标系为了进行相机光心标定，首先需要了解相机坐标系。

相机坐标系是描述相机内部和外部参数的重要工具。

相机内部参数包括焦距、光心位置和像素尺寸等，它们是描述相机的内部特性和成像质量的关键参数。

相机外部参数是描述相机在世界坐标系下的位置和朝向的参数。

相机坐标系通常以光心为原点，定义了相机的x、y、z轴方向。

x轴通常指向相机的右侧，y轴指向相机的上方，z轴指向相机的光轴方向。

利用相机坐标系，我们可以将相机成像点的二维坐标和实际物体的三维坐标进行对应。

4. 光心标定方法接下来将介绍几种常用的相机光心标定方法。

4.1. 标定板法标定板法是相机光心标定中最常用的方法之一。

它使用一个已知形状和尺寸的标定板，在不同位置和角度下拍摄多张图片。

然后通过分析拍摄到的图像，可以计算出相机的内部和外部参数。

标定板通常具有特殊的形状和纹理，如棋盘格。

这种纹理可以通过图像处理算法检测和提取，从而确定棋盘格上角点的位置。

通过角点的位置，可以反向计算出相机的内部和外部参数，包括光心位置。

4.2. 三维物体法三维物体法利用已知位置和尺寸的三维物体，在不同位置和角度下拍摄多张图片。

通过在图片中检测和提取物体的特征点，然后反向计算出相机的内部和外部参数。

三维物体法相对于标定板法来说，不需要特殊的标定板，因此更具灵活性。

但它对于物体的尺寸和形状的要求较高，需要确保物体能够提供足够的特征点用于计算。

dlt相机标定误差合理范围

DLT相机标定误差合理范围1. 引言相机标定是计算机视觉和图像处理领域中非常重要的一个步骤，它用于确定相机内部参数和外部参数，从而实现图像的几何校正、三维重建等应用。

在进行相机标定时，我们需要考虑误差的合理范围，以保证标定结果的可靠性和准确性。

本文将介绍DLT（Direct Linear Transform）相机标定方法及其误差分析，探讨DLT相机标定误差的合理范围。

2. DLT相机标定方法DLT是一种基于线性代数的相机标定方法，它通过建立图像坐标与物体坐标之间的投影关系来求解相机参数。

DLT相机标定方法主要包括以下步骤：2.1 物体坐标系与图像坐标系在进行DLT相机标定前，需要定义物体坐标系和图像坐标系。

物体坐标系是指实际世界中物体的三维坐标系统，通常以某个参考点为原点建立。

而图像坐标系是指摄像头成像后在二维平面上得到的图像坐标系统。

2.2 标定板的选择与准备DLT相机标定通常需要使用一个特殊的标定板，如棋盘格。

标定板上具有已知的特征点，可以通过这些特征点来计算相机参数。

在准备标定板时，需要保证标定板在不同姿态下具有足够多的特征点，以提高标定精度。

2.3 图像采集使用已经确定好参数的相机对标定板进行拍摄，获取一组图像。

为了提高标定精度，在拍摄过程中应该保证标定板在图像中具有较大的尺寸，并且覆盖整个图像区域。

2.4 特征点提取与匹配对于每张图像，需要从中提取出标定板上的特征点，并将其与物体坐标系中的对应点进行匹配。

特征点可以通过角点检测算法（如Harris角点检测）来提取。

2.5 DLT求解相机参数通过已匹配的特征点对，可以建立图像坐标与物体坐标之间的投影关系。

DLT方法利用这些投影关系建立一个线性方程组，并通过最小二乘法求解得到相机内部参数和外部参数。

3. DLT相机标定误差分析在DLT相机标定过程中，由于各种因素的影响，会产生一定的误差。

这些误差主要包括以下几个方面：3.1 特征点提取误差特征点提取是DLT相机标定的一个重要步骤，而特征点提取的精度会直接影响到标定结果的准确性。

相机标定误差因素分析

２８2012年第1期（总第117期）2012（Sum.No117）信息通信INFORMATION&COMMUNICATIONS相机标定误差因素分析尹洪涛1，刘成1，李一兵2，鲁光泉3，刘文超2(1.装甲兵工程学院，北京100072；2.清华大学汽车安全与节能国家重点实验室，北京10084；3.北京航空航天大学汽车工程系，北京10083)摘要：分析了影响相机标定精度的一些主要因素，并给出了在这些因素影响下世界坐标重投影误差的分布曲线。

仿真及实验表明在非线性相机模型的线性标定方法中，世界坐标的测量精度对相机标定精度有较大影响，标定图片数量15-20幅较合适。

对相机标定中合理制作标定板、选择标定图片数量、快速高精度标定相机提供了有益帮助。

关键词：相机标定；误差；因素分析中图分类号：O242.2文献标识码：A文章编号：1673-1131（2012）01-0028-03Analysis of Factors on the Error of the Camera Calibration Abstract：In order to improve the accuracy of camera calibration,the factors that influence it must be considered.Some main factors are analysed comprehensively.The curves of the distribution of the error of the feature points'restructure of these factors are puter simulation and real data experiments demonstrate that in the linear calibration method of nonlinear cam-era model,the precision of the feature points'coordinates influence the calibration accuracy to a great extent;The appropriate calibrated image number is between15and20.The research may provide reference for model planes making,calibrated image number determination and efficient camera calibrating.Key words：Camera Calibration;Errors;Factor Analysis0引言标定是计算机视觉中最关键、最基本的一步，标定精度及其稳定性对机器精度影响较大。

用于相机标定的球靶标投影误差与校正

目前使用球靶标对摄像机进行标定的研究中，［１１～１３］
并没有对该畸变进行校正，而是直接将椭圆几何中
心作为球心成像点，这在标定中引入了一定的误差。
通过建立正确有效的模型校正该畸变是提高摄像机
标定精度的一个重要方面。
３球心成像畸变误差模型的建立
ｏｊ＝ＫＲＯｊ＝［ｏｊ１ｏｊ２ｏｊ３］Ｔ，因此其像点坐标为ｏ珔ｊ
＝
（ｏｊ１，ｏｊ３
ｏｊ２ｏｊ３
）。只有当正 Nhomakorabea圆
锥
Ｑ
的轴与像平面垂直
也即圆锥轴与摄像机光轴重合时，球外轮廓成像为
标准圆，此时圆心和球心的像重合。一般情况下球成
像为椭圆，椭圆几何中心珘ｏｊ与球心的像珔ｏｊ并不重合，存在一定的偏差，称为球心成像畸变误差。在
收稿日期：２０１２－０６－０５；收到修改稿日期：２０１２－０８－０９基金项目：国家９７３计划（２０１１ＣＢ７０６８００－Ｇ）和国家自然科学基金（５０９７５２２８）资助课题。作者简介：谷飞飞（１９８７— ），女，博士研究生，主要从事机器视觉和光电测量等方面的研究。
燀００１燅燀００１燅ｖ０）表示相机主点坐标，单位为像素；Ｄｕ、Ｄｖ分别表示ｕ、ｖ轴方向上单位长度所包含的像素数目，单位为每
毫米的像素数。以图像分辨率为１３９２ｐｉｘｅｌ×

面向视觉测量的相机标定误差分析

ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ．ｗｅｌｔｃｈｏｉｃｅｏｆｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｍａｇｅｓ．ａｎｄｆｏｒｏｂｔａｉｎｉｎｇｓｔａｂｉｌｉｔｙｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＣＣＤｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ：ｅｒｒｏｒ：ｆａｃｔｏｒａｎｌｙａｓｉｓ：ｒｅｓｕｌｔ
相机标定是面向视觉测量和图像三维重建中最关键、最基本的一步，相机参维世界坐标，由用户自定义；
第１４卷第６期２０１６年１２月
实验科学与技术
ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏ１．１４Ｎｏ．６Ｄｅｅ．２０１６
面向视觉测量的相机标定误差分析
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒａｎｌｙａｓｅｓｔｈｅｍａｉｎｅｆｅｃｔｆａｃｔｏｒｓｏｆｐａｒａｍｅｔｒｉｃａｃｃｕｒａｃｙｉｎＣＣＤｃａｍｅｒａｃｌｉａｂｒａｔｉｏｎ．ａｎｄｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｃａｍｅｒａｃｌｉａｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅｆａｃｔｏｒｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ．ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｌｉｇｈｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃ — ｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅａｓｕｒｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｗｏｒｌｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｈａｓａｇｒｅａｔｅｒｉｎｌｕｆｅｎｃｅｏｎｔｈｅｃａｍｅｒａｃｌｉａｂｒａｔｉｏｎ．ａｎｄ１２～２０ｉＳｔｈｅｓｕｉｔａｂｌｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｍａｇｅｓ．０ｕｒｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｖｉｄｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｒｆｗｅｌｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｎｇｂｏａｒｄｉｎ

双目视觉系统精度误差分析

双目视觉系统精度误差分析1.传感器误差：双目视觉系统的传感器（例如相机）在捕捉图像时存在一定的噪声和畸变，造成图像质量下降，进而影响立体匹配和深度计算的准确性。

2.视差精度误差：视差是指左右视图中对应点的像素偏移量，用于计算物体的深度信息。

视差计算的精度会受到匹配算法的限制，例如特征提取和匹配的准确性、特征点数量的少与多等因素。

3.标定误差：标定是指确定相机内外参数的过程，包括相机的焦距、畸变系数、相对位置与角度等。

标定误差主要是由标定板制作、安装和标定算法本身的精度限制造成的。

4.环境条件：双目视觉系统在不同的环境条件下，如光照、背景噪声等会产生一定的影响。

尤其是在不均匀光照或者高噪声的场景下，图像质量会受到明显的影响。

误差分析方法：1.重复测量法：通过多次重复测量同一物体的深度，并统计得到的深度值的方差和均值来评估系统的测量精度。

2.比对法：将双目视觉系统测量得到的深度与其他高精度测量方法（如激光测距仪、三维扫描仪等）得到的深度进行对比，评估其差异。

3.系统标定法：通过提前测定一些已知深度的物体，如标定板的角点或者特定物体的三维坐标，对双目视觉系统进行内外参数标定，然后计算系统的重投影误差进行评估。

误差控制措施：1.传感器选择：选用高像素、低噪声、低畸变的相机，以提高图像质量和视差计算的准确性。

2.匹配算法改进：采用高精度的特征提取和匹配算法，包括局部特征、全局特征和深度学习方法，提高匹配的准确度和鲁棒性。

3.标定方法优化：改进标定板的设计和制作工艺，提高标定板和相机间的几何关系的精度，同时优化标定算法提高标定精度。

4.环境条件控制：保持光照条件的稳定和均匀，通过光照补偿和自适应算法提高图像的质量和可靠性。

相机需要重新标定的原因

相机需要重新标定的原因
相机需要重新标定的原因主要有以下几点：
1. 相机的内部参数和外部参数会随着时间的推移发生变化，如相机的光学系统老化、相机部件的磨损等，导致相机的成像质量下降。

重新标定可以更新相机的参数，恢复其成像质量。

2. 当相机的位置或姿态发生变化时，如相机的移动、旋转或振动等，会导致相机的外部参数发生变化，进而影响其成像效果。

重新标定可以调整相机的姿态和位置，以获得更准确的成像效果。

3. 标定过程中可能存在误差，如标定板的位置和姿态的测量误差、相机内部参数的估计误差等，这些误差会影响相机的标定结果。

重新标定可以修正这些误差，提高相机的标定精度。

4. 在不同的应用场景下，相机需要不同的参数设置才能获得最佳的成像效果。

例如，在拍摄风景时需要调整相机的焦距和光圈等参数，而在拍摄微距时需要调整相机的放大倍数和景深等参数。

重新标定可以根据实际应用场景调整相机的参数，以满足不同的拍摄需求。

总之，相机需要重新标定的原因主要包括相机内部和外部参数的变化、标定过程中存在的误差以及实际应用场景的变化等。

通过重新标定，可以更新相机的参数、修正误差和调整参数设置，以提高成像质量和满足不同的拍摄需求。

dlt相机标定误差合理范围

dlt相机标定误差合理范围
DLT（Direct Linear Transform）相机标定误差的合理范围取决
于具体的应用和精度要求，并且随着技术的不断发展和进步有可能会有所变化。

一般来说，以下是一些常见的合理范围：
1. 重投影误差：在标定过程中，通过将已知的三维点投影到图像平面，计算其与对应的图像点之间的距离。

合理范围一般在几个像素以下，例如2个像素左右。

2. 相机内参误差：相机内参是标定中的重要参数，包括焦距、主点位置等。

一般来说，焦距误差小于1%、主点位置误差小
于1像素是比较合理的范围。

3. 畸变参数误差：相机畸变是指相机镜头造成的图像失真效果，对于某些精度要求较高的应用，如机器视觉中的精确测量，应尽量减小畸变参数的误差。

一般来说，畸变参数误差小于1个像素可以被接受。

需要注意的是，以上仅为一些常见的合理范围，实际应用中可能根据具体要求有所变化。

此外，标定误差的合理范围还与相机的类型（例如普通相机、高精度相机等）和标定方法（如基于棋盘格、多视角等）有关。

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。

双目相机标定误差计算公式

双目相机标定误差计算公式双目相机标定是计算机视觉领域中一个重要的环节，而标定误差的计算则对于评估标定结果的准确性至关重要。

咱们先来说说啥是双目相机标定。

想象一下，你有两只眼睛，通过它们看到的景象会有些差异，这差异能帮助我们判断物体的距离和位置。

双目相机就像我们的两只眼睛，通过对两个相机拍摄的图像进行分析和处理，来获取空间中物体的三维信息。

在进行双目相机标定的时候，会涉及到很多参数，比如说相机的内参（包括焦距、主点坐标等）和外参（旋转矩阵和平移向量）。

这些参数的准确性直接影响到后续三维测量和重建的效果。

那标定误差又是咋来的呢？这就好比你做数学题，算出的答案和标准答案有偏差。

在双目相机标定中，由于各种因素的影响，比如拍摄环境的光照变化、相机镜头的畸变、标定板的制作精度等等，实际计算得到的参数和真实值之间就会存在误差。

下面就来给您讲讲双目相机标定误差的计算公式。

常见的标定误差计算方法有重投影误差和反投影误差。

重投影误差是指将空间中的三维点通过标定得到的相机参数投影到图像平面上，然后与实际图像中检测到的特征点的位置进行比较。

简单来说，就是把本来应该在某个位置的点，通过计算“投”到图像上，看看和实际观测到的点相差多少。

假设我们有一组三维点 P = (X, Y, Z)，通过标定得到的相机参数（内参和外参）将其投影到图像平面上得到的像素坐标为 (u', v') ，而实际在图像中检测到的特征点坐标为 (u, v) ，那么重投影误差可以表示为：E = sqrt((u - u')^2 + (v - v')^2)这里的 sqrt 表示开平方根。

反投影误差呢，则是将图像平面上的特征点通过相机参数反投影到三维空间中，然后与真实的三维点进行比较。

我之前在做一个双目相机标定的实验时，就遇到了误差较大的情况。

那是一个阳光明媚的下午，我在实验室里精心准备了标定板，调整好了相机的位置和角度，满心期待能得到一个精准的标定结果。

双目视觉系统精度误差分析

双目视觉系统精度误差分析双目视觉系统是一种仿生学技术，模拟了人类双眼的视觉系统，通过两个相机获取的图像信息进行深度感知和三维重建。

然而，由于该系统的复杂性，存在一些精度误差问题。

本文将分析双目视觉系统的精度误差，并探讨其影响因素和改进措施。

1.基线误差：在双目视觉系统中，两个相机之间的距离被称为基线，这个距离会对深度感知产生影响。

基线误差是由于两个相机的安装不准确或者相机之间的距离测量不准确导致的。

这种误差会引起深度重建的精度下降。

为了减小基线误差，需要确保相机的安装位置准确，并且进行精确的基线测量。

2.畸变误差：畸变是由于镜头和传感器之间的不完美匹配引起的。

这种畸变会导致图像形状和尺寸的改变。

如果不进行校正，畸变误差会影响深度感知和三维重建的精度。

为了减小畸变误差，可以通过使用高质量的镜头，进行镜头畸变矫正以及采用纠正算法的方式来解决。

3.匹配误差：双目视觉系统通过匹配两个相机获取的图像来计算深度信息。

匹配误差是由于光照变化、纹理缺失、场景重复等因素导致的。

这种误差会导致深度估计的不准确性。

为了减小匹配误差，可以采用多种匹配算法的组合，例如基于特征点的匹配、基于颜色的匹配等。

4.视差精度误差：视差是指两个相机观察到同一点在图像中的水平位移量。

视差计算的精度将直接影响深度信息的准确性。

视差精度误差是由于相机的量化误差以及误差传播导致的。

为了减小视差精度误差，可以采用子像素级别的插值算法来提高视差计算的精度。

5.系统误差：双目视觉系统中还存在一些系统误差，例如光学系统的畸变、传感器的噪声等。

这些误差会导致图像的质量降低，从而影响深度感知和三维重建的精度。

为了减小系统误差，可以采用高质量的光学系统和传感器，并进行精确的标定。

总之，双目视觉系统的精度误差分析涉及多个方面，包括基线误差、畸变误差、匹配误差、视差精度误差和系统误差。

采取合适的措施和改进策略可以有效减小这些误差，提高双目视觉系统的精度和性能。

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