OpenCV —— 摄像机模型与标定

这种理论看的已经够多了，感觉应用价值不大（矫正畸变图像还凑合，用摄像机测距神马的。。。）

有始有终吧，简单把内容梳理一下

 


针孔  摄像机模型 —— 过于理想（不能为快速曝光收集足够的光线）

透镜可以聚焦足够多的光线到某个点上，使得图像的生成更加迅速 —— 代价，引入畸变

摄像机模型

焦距

针孔中的点 —— 投影中心

主点 —— 光轴与图像平面的交点

基本投影几何

投影变换  内参数矩阵

cvConvertPointsHomogenious —— 很方便地对齐次坐标进行转换

透镜畸变

径向畸变来自于透镜形状 —— 原理透镜中心的光线弯曲比靠近中心的严重

切向畸变则来自于整个摄像机的组装过程 —— 透镜不完全平行于图像平面的时候产生切向畸变

 


标定

旋转矩阵与平移向量

旋转矩阵R的特性是它的逆矩阵就是它的转置阵，平移向量用来表示怎样将一个坐标系的原点移动到另一个坐标系的原点

摄像机内参数在不同视场保持不变

cvFindChessboardCorners 定位棋盘的角点

cvDrawChessboardCorners 将函数 cvFindChessboardCorners 发现的所有角点绘制到所提供的图像上

 

在计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射

OpenCV —— 摄像机模型与标定

时间： 2024-10-27 14:53:56

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基于OpenCV的立体相机标定StereoCalibration与目标三维坐标定位

说明:以下涉及到的一些公式以及图片来自于Learning OpenCV. 做了快2个月的立体相机标定,遇到了一些问题,也有了一些体会,在这里记下来. 1.在做立体相机标定的时候,标定板的规范与否直接影响到最后标定的结果,进而会影响目标3D坐标重建. 这里说的规范指的是,打印的棋盘格(或者圆点)需要保证每个square都是严格大小一致的,即打印出来后每个棋盘格大小应一样:打印出来的棋盘格要尽量平整的附在某一平面或者玻璃板上,然后才能用来拍摄标定图像:测量squareSize的时候,要尽可能的精确,

matlab、opencv、halcon双目标定汇总

相机的标定对于测距和重建还是很重要的,特把用过的工具和方法进行一次汇总,以便查阅.分析和讨论(本人扣扣1256635840) ————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 1.MATLAB camera calib

摄像机模型

摄像机是三维空间物体与二维图像之间的一种映射.成像模型就是三维空间物体到二维视平面的投影关系. 针孔模型 透视投影(Perspective Projection)是最常用的成像模型,可以用针孔成像模型来近似表示.透视投影成像模型的特点是所有来自场景的光线均通过一个投影中心,它对应于透镜的中心,经过投影中心且垂直于图像平面(成像平面)的直线称为投影轴或光轴.

基于opencv的摄像头的标定

四个坐标系分别为:世界坐标系(Ow),摄像机坐标系(Oc),图像物理坐标系(O1,单位mm),图像像素坐标系(O,位于视野平面的左上角,单位pix). 空间某点P到其像点p的坐标转换过程主要是通过这四套坐标系的三次转换实现的,首先将世界坐标系进行平移和转换得到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图像像素坐标系.(实际的应用过程是这个的逆过程,即由像素长度获知实际的长度) OpenCV中使用的求解焦距和成像原点的算法是基于张正友的方法( pdf )

C#下的摄像机标定

前言:计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建和识别物体,而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是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数.在大多数条件下,这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个过程称为摄像机标定.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方位. 内容: 1.假设摄像机所拍摄到的图像与三维空间中的物体之间存在以下一种简单的线性关系:[像]=M[物],这里,矩阵

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