如何进行相机标定

1. 相机参数标定方法有哪些

基本的坐标系：

世界坐标系(world coordinate system)；
相机坐标系(camera coordinate system)；
图像坐标系(image coordinate system)；
一般来说，标定的过程分为两个部分：

第一步是从世界坐标系转换为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括 RR，tt （相机外参）等参数；
第二部是从相机坐标系转为图像坐标系，这一步是三维点到二维点的转换，包括 KK（相机内参）等参数；CC 点表示camera centre，即相机的中心点，也是相机坐标系的中心点；
ZZ 轴表示principal axis，即相机的主轴；
pp 点所在的平面表示image plane，即相机的像平面，也就是图片坐标系所在的二维平面；
pp 点表示principal point，即主点，主轴与像平面相交的点；
CC 点到 pp 点的距离，也就是右边图中的 ff 表示focal length，即相机的焦距；
像平面上的 xx 和 yy 坐标轴是与相机坐标系上的 XX 和 YY 坐标轴互相平行的；
相机坐标系是以 XX， YY， ZZ（大写）三个轴组成的且原点在 CC 点，度量值为米（m）；
像平面坐标系是以 xx，yy（小写）两个轴组成的且原点在 pp 点，度量值为米（m）；

2. 如何在 虚幻四或者unity 中进行usb摄像头的相机标定，使摄像机模拟摄像头的焦距，畸变

如何
rúhé
[how]
用什么手段或方法
在退休制下如何提高津贴的问题
方式、方法怎样
接下去的问题是如何表明我们的意思
[when]∶在什么情况下
姐妹三人如何再相会
[how;why]∶怎么,怎么样
如今叫我管天王堂,未知久后如何。——《水浒传》
[as]∶“如……何”,表示’把……怎么样”
以君之力,曾不能损魁父之丘,如太行、王屋何?——《列子·汤问》

3. 相机标定的技术

基于离线相机标定
基于离线相机标定技术需要准确的相机内参数和外参数作为重构算法的输入和先决条件，目前最为流行的离线相机标定算法是Tsai在1987年提出的[Tsai1987]，Tsai方法使用一个带有非共面专用标定标识的三维标定物来提供图像点和其对应的三维空间点的对应并计算标定参数。Zhang在1998年提出了另一个实用方法 [Bouguet2007]，该方法需要对一个平面标定图案的至少两幅不同视图来进行标定。加州理工学院的相机标定工具对以上两个方法均作了有效实现，并且已经被集成到Intel的视觉算法库OpenCV中[OpenCV2004]。通过标定算法，可以计算相机的投影矩阵，并提供场景的三维测度信息。在不给定真实场景的绝对平移、旋转和放缩参数的情况下，可以达到相似变换级别的测度重构。
基于在线相机标定
在很多场合下，如缺失标定设备或相机内参数持续改变的情况下，没有足够数据来支持离线相机标定，对这类场景的多视三维重构就要用到在线相机标定的技术。在线标定和离线标定框架的主要区别在于标定相机或估计相机参数的方法上。在大多数文献中在线标定技术被称为自标定。自标定方法可以大致分为两类：基于场景约束的自标定和基于几何约束的自标定。
①基于场景约束的自标定
合适的场景约束往往能够在很大程度上简化自标定的难度。比如说，广泛存在于建筑或人造场景中的平行线能够帮助提供三个主正交方向的消视点和消视线信息，并能够据此给出相机内参数的代数解或数值解 [Caprile1990]。消视点的求解可以通过投票并搜索最大值的方法进行。Barnard采用高斯球构造求解空间 [Barnard1983]。Quan、Lutton和Rother等给出了进一步的优化策略[Quan1989, Lutton1994, Rother2000]。文献[Quan1989]中给出了搜索解空间的直接算法，Heuvel给出的改进算法加入了强制性的正交条件 [Heuvel1998]。Caprile给出了基于三个主正交方向消视点的几何参数估计法，Hartley使用标定曲线计算焦距 [Hartley2003]。Liebowitz等进一步从消视点位置构造绝对二次曲线的约束并用考克斯分解求解标定矩阵 [Liebowitz1999]。
② 基于几何约束的自标定
基于几何约束的自标定不需要外在场景约束，仅仅依靠多视图自身彼此间的内在几何限制来完成标定任务。利用绝对二次曲面作自标定的理论和算法最先由Triggs提出 [Triggs1997]。基于Kruppa方程求解相机参数则始于 Faugeras, Maybank等的工作 [Faugeras1992, Maybank1992]。Hartley给予基本矩阵推导出了Kruppa方程的另一个推导 [Hartley1997]。文献[Sturm2000]则给出了Kruppa方程的不确定性的理论探讨。层进式自标定技术被用于从射影重构升级到度量重构 [Faugeras1992]。自标定技术的一个主要困难在于它不是无限制地用于任意图像或视频序列，事实上，存在着特定运动序列或空间特征分布导致自标定求解框架的退化和奇异解。文献[Sturm1997]给出了关于退化情形的详细讨论和分类。对一些特殊可解情况存在性和求解方法的讨论可以参考文献[Wilesde1996]等。

4. 相机标定原理

一、为什么要相机标定？
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定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，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。
【1】进行摄像机标定的目的：求出相机的内、外参数，以及畸变参数。
【2】标定相机后通常是想做两件事：一个是由于每个镜头的畸变程度各不相同，通过相机标定可以校正这种镜头畸变矫正畸变，生成矫正后的图像；另一个是根据获得的图像重构三维场景。

摄像机标定过程，简单的可以简单的描述为通过标定板，如下图，可以得到n个对应的世界坐标三维点Xi和对应的图像坐标二维点xi，这些三维点到二维点的转换都可以通过上面提到的相机内参K ，相机外参 R 和t，以及畸变参数 D ，经过一系列的矩阵变换得到。

二、什么叫相机标定？
在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）

三、为什么相机标定很重要？
无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。

5. 怎么解释相机九点标定法

可以统称为对焦点。

6. 相机水平安装怎样标定

如果有电子水平仪，就按指示线，绿色的就表示相机水平了。如果没有电子水平仪，那就打开九宫格网格线，基本横平竖直即可。

7. 如何利用opencv计算图像畸变系数，并进行校正与摄像机标定

如果知道图像，不知道相机还怎么通过相机来标定畸变。

1：只给定一张图片可以根据图像中相关特征进行标定，简单讲就是利用： line is straight 这个原理。

2：目前最常用的方法，是通过二维标定板，通过对 reprojection error 最小化进行非线性优化，来实现对相机的标定。并非根据看似高大上的训练集来标定。

3：畸变参数只是标定法所求参数的一部分，即：两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。消除畸变的目的是让相机尽量地逼近针孔相机模型，这样相机成像时直线才会保持其直线性。

4：一般常见的畸变校正算法都是根据这一原理来实现的。当然，还有二般的情况。

8. vrep如何进行相机标定

只要使用到摄像头的功能产品，就需要对相机进行标定。如。AVM，DVR，DMS，VSLAM。
相机标定分内参和外参标定，通常我们说的相机标定只针对内参。简而言之，相机标定就是计算出相机的内参。

9. 相机标定

标定，我的理解应该是标准50mm定焦镜头。在镜头当中，50mm焦距镜头因为最接近人眼所观测时的角度，所以，50mm镜头在摄影当中被认定为标准镜头。又因为定焦镜头在成像质量上要优越于变焦镜头，所以才得到“标定”的推荐。
虽然50mm焦距的角度接近人眼的角度，但是人在看东西的时候，因为距离被观测事物的远近会影响你所看到的事物的大小（近大远小），同理，相机在拍摄中，求实际距离是很难实现的。所以，个人认为有必要用辅助标尺来进行拍摄来求实际距离。
建议：
1，将拍摄距离，即物距固定（个人建议物距为30厘米），使用三角架或者其他方式固定相机，然后固定被拍摄对象们在相同的距离来拍摄。
2，保持水平拍摄，即被拍摄者的眼睛水平于相机镜头中心点。
2，保持相同的相机设置以及光线设置，得到同样的曝光图片。
3，使用标尺标明距离。