matlab摄像机标定实验报告
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摄像机标定实验报告
一、实验任务
使用工业摄像机拍摄9张标定图片,利用matlab中Camera Calibration Toolbox对摄像机进行标定。
二、实验原理
针孔摄像机模型
图1 摄像机针孔模型成像
摄像机采集图像原理如图1。
物体上发出的光线投射到图像平面,仿佛所有的光线都经过针孔平面上的针孔点,垂直于针孔平面过针孔点的直线为光轴,从针孔到图像平面的距离就是焦距,在图中,摄像机焦距f,物体到摄像机的距离为Z,物体长S,物体在图像上的长度为s。
物体光线、光轴与物体之间组成相似三角形,得到这样的关系−s/f=S/Z。
图2 针孔模型图像平面一针孔点为中心旋转180°把图像平面以针孔点为中心旋转180°。
物体和图像在针孔平面的一边,仿佛所有光线
从物体走到图像平面成像的对应点,最后汇集到一点,这个点定义为投影中心[33]。
图3-22中点O为投影中心。
在抽象的针孔模型中点P(X w,Y w,Z w)由通过投影中心O的光线投影到图像平面上,相应的图像点为p(x,y,f)。
成像芯片的中心通常不在光轴上,定义图像平面与光轴交点为主点o c坐标(c x,c y)。
f为透镜的物理焦距,定义f x为焦距长度与像素x轴方向长度的比,定义f y 为焦距长度与像素y轴方向长度的比。
可以得到
x=f x(X w
Z w
)+c x(1)
y=f y(Y w
Z w
)+c y(2)
将坐标为(X,Y,Z)的物理点映射到投影平面上坐标为(x,y)的过程叫投影变换。
齐次坐标可以建立这种变换。
齐次坐标把维数为n投影空间的点表示成(n+1)维向量。
图像平面为二维投影空间,可用三维向量表示该平面上的点。
将摄像机参数f x、f y、c x、c y重新排列为一个3×3的矩阵,如M,该矩阵就是摄像机内部参数矩阵。
将物理世界中的点投射到摄像机上,用下式表示:
p=MP,其中p=[x y
w ],M=[
f x0c x
0f y c y
001
],P=[
X w
Y w
Z w
](3)
标定过程
摄像机参数f x、f y、c x、c y、倾斜系数需要通过计算得到,这一过程为摄像机标定。
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。
三、实验步骤与结果
本实验使用Matlab中Camera Calibration Toolbox对摄像机进行标定。
首先,于2014年3月1日下午在科研一楼503实验室拍摄一组9张平面棋盘图片,如图。
接着,连接在/bouguetj/calib_doc/download/index.html下载toolbox_calib.zip文件。
把TOOLBOX_calib文件解压到F:\mymatlab。
然后,打开matlab,增加工具箱路径addpath F:\mymatlab\TOOLBOX_calib。
键入path。
如图工具箱已经添加在matlab路径下。
接着键入calib_gui。
出现如下界面。
改变matlab中当前文件夹Current Foider为图片存储的地址。
在Camera Calibration Toolbox图形用户界面中按
界面变成
接着选择按,出现下图
在“:”后键入“Right_”,接着弹出如下内容:
由于本次实验先用的是bmp格式图片,键入b。
回到Camera Calibration Toolbox图形用户界面,选择弹出如下
选择默认按“enter”键,如图
接下来一直选择默认设置按“enter”键,如图,
在图像中标注角点,图像中已经做记号“A”,标角点从靠近“A”的点标起,逆时针标注,每一图标注4个角点。
经过测量,本实验打印的棋盘纸,在X轴方向单位格长度为3.08cm,在Y轴方向单位长度为3.06cm,于是输入如下数值,X direction= 30.8,Y direction=30.6
图像中红色“+”是工具箱计算出的角点,从图片上观察,与图像中呈现的角点十分吻合,不需要进行角点的微调,于是在“Need of an initial guess for distortion? ([]=no, other=yes)”后键入“enter”。
接着开始进行第二个图像手工标注角点操作。
同样从靠近“A”的点标起,逆时针标注,每一图标注4个角点。
如次,标注一下7个图像。
在9张图片角点标注后,Camera Calibration Toolbox会在当前文件夹中自动生成
calib_datat.mat数据。
如图。
选择按键显示如图
选择按键显示如图
选择按键显示摄像机与“标定板”之间位置关系,如图
选择按键显示标定误差,如图
四、参考文献
1Bradski G, Kaehler A. 学习OpenCV (中文版)[J]. 2009.
2/bouguetj/calib_doc/。