摄像机模型

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

有任何问题,请联系:[email protected] 摄像机模型,畸变模型及畸变图像的矫正 [email protected] 注1:文中所有图的符号标注并不统一,一切以正文部分公式为准. l  摄像机模型: 分若干步骤实现: 1)     小孔成像映射: 类似如上的小孔成像模型,重置一下摄像机坐标系位置,得如下小孔成像模型: 上图中,小孔成像模型把空间坐标点(齐次坐标形式,最后多一项记为1)映射为距距摄像机坐标系平面位置为(单位为距离)的新平面上的点,其坐标描述为(齐次坐标形式,单位为距离)

1.摄像机外参:决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系. 其中Pw为世界坐标,Pc是摄像机坐标,他们之间关系为 Pc = RPw + T 式中,T= (Tx,Ty,Tz),是平移向量,R = R(α,β,γ)是旋转矩阵,分别是绕摄像机坐标系z轴旋转角度为γ,绕y轴旋转角度为β,绕x轴旋转角度为α.6个参数组成(α,β,γ,Tx,Ty,Tz)为摄像机外参. 2.摄像机内参:确定摄像机从三维空间到二维图像的投影关系. zhenkong摄像机模型为6个参数(f,κ,Sx,Sy,Cx,Cy):远心摄

(1)输入图像 "Image names"键 Matlab的图形窗口显示出20幅靶标图像 (2) 提取角点 "Extract grid corners"键. 输入要进行角点提取的靶标图像的编号并回车 分别在"wintx ([] = 5) ="和"winty ([] = 5) ="输入行中输入角点提取区域的窗口半宽m和半高n.显示角点提取区域的窗口尺寸(2n+1)x(2m+1),例如,选择缺省时角点提取区域的窗口尺寸为11x11

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b5aa3e0f0101a4tx.html 1.摄像机外参:决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系. 其中Pw为世界坐标,Pc是摄像机坐标,他们之间关系为 Pc = RPw + T 式中,T= (Tx,Ty,Tz),是平移向量,R = R(α,β,γ)是旋转矩阵,分别是绕摄像机坐标系z轴旋转角度为γ,绕y轴旋转角度为β,绕x轴旋转角度为α.6个参数组成(α,β,γ,Tx,Ty,Tz)为摄像机外参. 2.摄像机内参:确定摄像机

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

针孔摄像机模型.针孔是一堵想象中的墙(中心有一个微型小孔).光线只能从这个开口中通过,而其余的都被墙所阻挡.下面我们将从一个针孔摄像机模型开始,处理基本几何中的投影射线.遗憾的是,真实的针孔由于不能快速曝光收集足够的光线,因此他不是一个得到图像的好方法.这也是为什么眼睛和摄像机都要使用透镜而不是仅仅只用一个点来收集更多光线的原因.然而,这种利用透镜得到更多光线的缺点是,不仅使我们背离了所使用的简单针孔几何模型,而且引入来自透镜的畸变. 本文将学习如何利用摄像机标定,来矫正(数学方式)因使用透镜而

最近在Unity上要写一个东东,功能差不多就是在Unity编辑器上的旋转,移动这些,在手机上也能比较容易操作最好,原来用Axiom3D写过一个类似的,有许多位置并不好用,刚好在研究UE4的源码,在模型操作上,很多位置都解决了,其实大家可以对比下,在UE4与Unity中,UE4的如移动和旋转都要正确和好用. 如下是根据UE4中简单移植过来的效果图,差不多已经够用,UE4相关源码主要在EditorViewportClient与UnrealWidget. 介绍一下这个组件主要功能. 1. 模型本地空间

之前做过摄像机标定的研究,不过现在忘了好多,昨天下午又捡起来,好好复习一下(主要是学习opencv一书内容). 摄像机标定基本知识: 摄像机标定误差包括内参(4个).畸变参数(径向和切向共5个).外参(平移和旋转共6个). 误差参数分析:摄像机模型采用针孔模型成像模型,由于中心轴安装问题,这就造成了精度误差,就是所谓的相机内参数误差,使用一个3X3的矩阵表示(A) [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1].,有四个未知参数:另由于针孔成像采光效率不高,使用了透镜,这就造成的畸变误差: