摄像机标定程序使用方法

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data，left，right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。

注意：在对下一组图像进行计算时，需要将上一组在data文件夹下的5个数据删除。

四、数据精选

1 将各组内部参数计算结果进行列表统计，要求|gama|<2，且gama为负，删掉不符合条件的数据。

2 挑出出现次数最高的一组数据。

一、材料准备

1靶标准备：

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：

将两摄像头固定在支架上，此后不能改变两摄像头间的相对位置关系，如有改变，需重新对外部参数进行标定。

令靶标呈现N种不同的姿态，左右摄像头同一时刻对同一姿态进行图像采集，并在data 文件夹下创建两个小文件夹，最好命名为leftnorm_all和rightnorm_all用于存储原始图像和角点数据（cornerdata）。

3辅助软件准备：

安装文本编辑软件UltraEdit，附有序列号。

二、归一化处理（Calibration菜单的Wvmeas Target）

1角点处理

按照摄像头内部参数标定方法中的焦点处理方法，获得双目采集状态下左右摄像头图像的角点数据文件，同样命名为cornerdata*txt。

将摄像机内部参数文件CameraCalibrateResult.txt里的数据格式进行修改，使文本中仅剩下7个基本数据，删掉其他注释和靶标的姿态矩阵。

2归一化处理（Wvmeas Target）

点击Calibration->Wvmeas Target进入归一化对话框，点击Read camera intra param...加载左摄像头的内部参数文件CameraCalibrateResult.txt，点击Read feature point...加载左图像的角点文件cornerdata1txt，点击Emendate distortion and Normalize coorditiate，获得单幅图像的归一化结果，跳出保存文件对话框，命名为left_norm1，并保存到文件夹leftnorm_all文件夹中。

由于左摄像头图像有N个cornerdata文件，故此操作重复进行N次，保存为N个left_norm*.txt文件

按此方法对右摄像头的角点数据进行归一化处理，结果保存到rightnorm_all文件夹中，且分别命名为right_norm*.txt。

三、计算外部参数

1打开软件UltraEdit，点击文件->新建，打开一个空白文档，点击快捷图标：列块模式，将数据按列输入。

2在leftnorm_all和rightnorm_all中分别挑出5个形态差异比较大的归一化文件（共计10个），先将左摄像头的5个归一化文件按列粘贴到UltraEdit文档中，在其右侧粘贴右摄像头的5个归一化文件。将组合好的UltraEdit文档进行保存，且命名为normcoor.txt。

3点击Calibration->Mosaic，跳出Mosaic对话框，点击load file加载刚才保存的normcoor 文件，点击calculate，出现摄像头的外部参数，即旋转矩阵和平移矩阵。系统默认保存为rt.txt。4按此方法，重新选取左右各5组归一化文件进行外部参数的计算，从而得到M个外部参数文件rt.txt，为不产生冲突，请重新命名。

四、数据精选

挑出各外部参数文档中平移矩阵的T1和T3分量，测量两摄像头之间的距离即光心距，比较2

321T T 与光心距，选出两者最为接近的一组外部参数，即为最终标定结果。 五、检验参数准确性

（一） 匹配效果检验

1准备工作：

在左右摄像文件中，分别、随意抽出5个归一化文件，创建两个文件夹：leftnorm 与rightnorm ，将左摄像文件中的抽出的5个归一化文件，按顺序进行组合为left_norm1放到leftnorm 中（不用在软件中进行，在txt 中顺序放置即可），右摄像文件中的抽出的5个归一化文件组合为right_norm1，并复制到rightnorm 中。

注意：需将第四步中精选后的参数文件（内外部矩阵参数）进行修改，使文本中仅剩数据项，重命名并保存。

2匹配处理：

点击Process->Match ，挑出匹配对话框，点击“匹配，重构...”，加载修改后的外部参数矩阵，程序将自动处理刚才复制后的文件，处理后默认保存为MatchResult.txt 。 3比较结果

MatchResult.txt 中保存的是匹配后的坐标点，将原来挑出的左右共10个文件按列复制到UltraEdit 中，比较匹配后的坐标点和源文件中的500个点，两者较为接近的话，匹配效果较好。

（二） 三维精度检验

1点击Calibration->Wvmeas Target ，在跳出的对话框中点击Reconstruct...，加载任意一个组合后的normcoor.txt 文件，将显示500个匹配点的三维坐标值，默认保存在3Dcoordinate.txt 文件中。

2点击Calibration->Precision ，加载3Dcoordinate.txt ，将跳出50组（5对图像，每幅图像有10行、10列）在H 、V 两个方向上的棋盘格宽度，每个方向显示9个棋盘格，小方框实际宽度为9mm ，显示的棋盘格宽度越接近9mm 越好。