相機如何自動標定

⑴ 數碼相機是如何定位的雙目定位和系統標定問題

離交論文還有4個多小時。。。估計告訴你你也來不及了。。不如就按你自己原先理解的來做。。。結題給分得了。。

⑵ 相機標定的方法

相機標定方法有：傳統相機標定法、主動視覺相機標定方法、相機自標定法。
傳統相機標定法需要使用尺寸已知的標定物，通過建立標定物上坐標已知的點與其圖像點之間的對應，利用一定的演算法獲得相機模型的內外參數。根據標定物的不同可分為三維標定物和平面型標定物。三維標定物可由單幅圖像進行標定，標定精度較高，但高精密三維標定物的加工和維護較困難。平面型標定物比三維標定物製作簡單，精度易保證，但標定時必須採用兩幅或兩幅以上的圖像。傳統相機標定法在標定過程中始終需要標定物，且標定物的製作精度會影響標定結果。同時有些場合不適合放置標定物也限制了傳統相機標定法的應用。
目前出現的自標定演算法中主要是利用相機運動的約束。相機的運動約束條件太強，因此使得其在實際中並不實用。利用場景約束主要是利用場景中的一些平行或者正交的信息。其中空間平行線在相機圖像平面上的交點被稱為消失點，它是射影幾何中一個非常重要的特徵，所以很多學者研究了基於消失點的相機自標定方法。自標定方法靈活性強，可對相機進行在線定標。但由於它是基於絕對二次曲線或曲面的方法，其演算法魯棒性差。
基於主動視覺的相機標定法是指已知相機的某些運動信息對相機進行標定。該方法不需要標定物，但需要控制相機做某些特殊運動，利用這種運動的特殊性可以計算出相機內部參數。基於主動視覺的相機標定法的優點是演算法簡單，往往能夠獲得線性解，故魯棒性較高，缺點是系統的成本高、實驗設備昂貴、實驗條件要求高，而且不適合於運動參數位置或無法控制的場合。

⑶ 相機參數標定方法有哪些

基本的坐標系：

世界坐標系(world coordinate system)；
相機坐標系(camera coordinate system)；
圖像坐標系(image coordinate system)；
一般來說，標定的過程分為兩個部分：

第一步是從世界坐標系轉換為相機坐標系，這一步是三維點到三維點的轉換，包括 RR，tt （相機外參）等參數；
第二部是從相機坐標系轉為圖像坐標系，這一步是三維點到二維點的轉換，包括 KK（相機內參）等參數；CC 點表示camera centre，即相機的中心點，也是相機坐標系的中心點；
ZZ 軸表示principal axis，即相機的主軸；
pp 點所在的平面表示image plane，即相機的像平面，也就是圖片坐標系所在的二維平面；
pp 點表示principal point，即主點，主軸與像平面相交的點；
CC 點到 pp 點的距離，也就是右邊圖中的 ff 表示focal length，即相機的焦距；
像平面上的 xx 和 yy 坐標軸是與相機坐標繫上的 XX 和 YY 坐標軸互相平行的；
相機坐標系是以 XX， YY， ZZ（大寫）三個軸組成的且原點在 CC 點，度量值為米（m）；
像平面坐標系是以 xx，yy（小寫）兩個軸組成的且原點在 pp 點，度量值為米（m）；

⑷ vrep如何進行相機標定

只要使用到攝像頭的功能產品，就需要對相機進行標定。如。AVM，DVR，DMS，VSLAM。
相機標定分內參和外參標定，通常我們說的相機標定只針對內參。簡而言之，相機標定就是計算出相機的內參。

⑸ 計算機視覺——相機內外參、相機標定

一直在做圖像處理，也經常聽到相機內參相機外參，我卻沒深入理解什麼是相機內外參，什麼是相機標定。

1、 相機內參數 是與相機自身特性相關的參數，比如相機的焦距、像素大小等；

攝像機 內參矩陣 反應了相機自身的屬性，各個相機是不一樣的，需要標定才能知道這些參數。作用：告訴我們攝像機坐標的點在1的基礎上，是如何繼續經過攝像機的鏡頭、並通過針孔成像和電子轉化而成為像素點的。

攝像機內參 （Camera Intrinsics） 矩陣：（需要注意的是，真實的鏡頭還會有徑向和切向畸變，而這些畸變是屬於相機的內參的）

           fx   s    x0

    K =  0    fy   y0

            0   0    1

其中，fx，fy為焦距，一般情況下，二者相等，x0、y0為主點坐標（相對於成像平面）， s為坐標軸傾斜參數，理想情況下為0 。

內參矩陣的參數含義：

f：焦距，單位毫米

dx：像素x方向寬度，單位毫米，1/dx：x方向1毫米內有多少個像素（dx、dy為一個像素的長和高）

f/dx：使用像素來描述x軸方向焦距的長度

f/dy：使用像素來描述y軸方向焦距的長度

u0,v0,主點的實際位置，單位也是像素（原點的平移量）

2、 相機外參數 是在世界坐標系中的參數，比如相機的位置、旋轉方向等。相比於不變的內參，外參會隨著相機運動發生改變。

攝像機的旋轉平移屬於外參，用於描述相機在靜態場景下相機的運動，或者在相機固定時，運動物體的剛性運動。因此， 在圖像拼接或者三維重建中，就需要使用外參來求幾幅圖像之間的相對運動，從而將其注冊到同一個坐標系下面來 。（最近我在研究多幅圖像的圖像拼接）

攝像機 外參矩陣 ：包括旋轉矩陣和平移矩陣。作用：告訴我們現實世界點(世界坐標)是怎樣經過旋轉和平移，然後落到另一個現實世界點(攝像機坐標)上。

旋轉矩陣和平移矩陣共同描述了如何把點從世界坐標系轉換到攝像機坐標系。

旋轉矩陣 ：描述了世界坐標系的坐標軸相對於攝像機坐標軸的方向

平移矩陣：描述了在攝像機坐標系下，空間原點的位置

攝像機 外參（Camera Extrinsics） 矩陣：

其中， R是旋轉矩陣，t是平移向量.

3、相機標定（或攝像機標定）：一句話就是世界坐標到像素坐標的映射，其中世界坐標是人為定義的。

相機標定的目的是確定相機的一些參數的值。通常，這些參數可以建立定標板確定的三維坐標系和相機圖像坐標系的映射關系，換句話說， 你可以用這些參數把一個三維空間中的點映射到圖像空間，或者反過來。相機需要標定的參數通常分為內參和外參兩部分。

標定就是已知標定控制點的世界坐標和像素坐標我們去解算這個映射關系，一旦這個關系解算出來了我們就可以由點的像素坐標去反推它的世界坐標，當然有了這個世界坐標，我們就可以進行測量等其他後續操作了。上述標定又被稱作隱參數標定，因為它沒有單獨求出相機的內部參數，如相機焦距，相機畸變系數等。

一般來說如果僅僅只是利用相機標定來進行一些比較簡單的視覺測量的話，那麼就沒有必要單獨標定出相機的內部參數了。至於相機內部參數如何解算，相關論文講的很多。

在圖像測量過程以及機器視覺應用中，為確定空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系，必須建立相機成像的幾何模型，這些幾何模型參數就是相機參數。在大多數條件下這些參數必須通過實驗與計算才能得到，這個求解參數的過程就稱之為相機標定（或攝像機標定）。

無論是在圖像測量或者機器視覺應用中，相機參數的標定都是非常關鍵的環節，其標定結果的精度及演算法的穩定性直接影響相機工作產生結果的准確性。因此，做好相機標定是做好後續工作的前提，提高標定精度是科研工作的重點所在。

4、畸變（distortion）是對直線投影（rectilinear projection）的一種偏移。簡單來說直線投影是場景內的一條直線投影到圖片上也保持為一條直線。畸變簡單來說就是一條直線投影到圖片上不能保持為一條直線了，這是一種光學畸變（optical aberration）,可能由於攝像機鏡頭的原因。

     畸變矩陣：告訴我們為什麼像素點並沒有落在理論計算該落在的位置上，還產生了一定的偏移和變形！！！

參考鏈接：

計算機視覺-相機內參數和外參數_liulina603的專欄-CSDN博客_相機參數

https://blog.csdn.net/paulkg12/article/details/121393602

https://blog.csdn.net/weixin_40787463/article/details/105785593

https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/102502213

https://blog.csdn.net/weixin_41480034/article/details/121759128

旋轉矩陣(Rotate Matrix)的性質分析 - caster99 - 博客園 (cnblogs.com)

SLAM入門之視覺里程計(2)：相機模型（內參數，外參數） - Brook_icv - 博客園 (cnblogs.com)