攝像機標定張正友課件

攝像機標定張正友課件匯報人：小無名13XXREPORTING2023WORKSUMMARY目錄CATALOGUE攝像機標定概述攝像機成像原理張正友標定法原理標定實驗與結(jié)果分析標定誤差來源及優(yōu)化方法攝像機標定應(yīng)用案例XXPART01攝像機標定概述確定攝像機內(nèi)外參數(shù)01通過標定，可以獲取攝像機的內(nèi)部參數(shù)（如焦距、主點坐標等）和外部參數(shù)（如旋轉(zhuǎn)矩陣、平移向量等），為后續(xù)的三維重建、目標跟蹤等任務(wù)提供基礎(chǔ)。提高測量精度02精確的攝像機標定可以提高三維測量的精度，減小誤差，使得重建的三維場景更加真實可靠。實現(xiàn)多視幾何應(yīng)用03在多視幾何應(yīng)用中，如立體視覺、運動恢復結(jié)構(gòu)等，攝像機標定是實現(xiàn)這些應(yīng)用的關(guān)鍵步驟之一。標定目的與意義傳統(tǒng)標定法利用已知的標定物（如標定板、標定棒等）進行標定，通過拍攝標定物并提取特征點，計算攝像機的內(nèi)外參數(shù)。這種方法精度較高，但需要精確的標定物和復雜的計算過程。自標定法利用攝像機在運動過程中拍攝的多幅圖像進行標定，不需要精確的標定物。這種方法靈活性高，但精度相對較低?；谏疃葘W習的標定法近年來興起的方法，通過訓練深度學習模型來預測攝像機的內(nèi)外參數(shù)。這種方法需要大量的訓練數(shù)據(jù)，但一旦訓練完成，可以實現(xiàn)快速、自動的攝像機標定。標定方法分類原理張正友標定法是一種介于傳統(tǒng)標定法和自標定法之間的方法，它利用一個平面標定板（如棋盤格）進行標定。通過拍攝不同角度的標定板圖像，提取角點信息，并利用角點間的對應(yīng)關(guān)系計算攝像機的內(nèi)外參數(shù)。優(yōu)點相對于傳統(tǒng)標定法，張正友標定法不需要精確的標定物，只需要一個平面標定板即可。同時，它具有較高的標定精度和穩(wěn)定性，被廣泛應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域。實現(xiàn)步驟主要包括拍攝標定板圖像、提取角點信息、計算單應(yīng)性矩陣、求解內(nèi)參和外參等步驟。具體實現(xiàn)過程可以參考相關(guān)文獻或開源代碼庫。張正友標定法簡介PART02攝像機成像原理

針孔相機模型針孔相機模型概述針孔相機模型是計算機視覺中常用的相機模型，它描述了光線通過一個小孔在成像平面上形成圖像的過程。成像過程在針孔相機模型中，光線通過針孔（即相機鏡頭）投射到成像平面上，形成倒立的實像。成像平面可以是膠片、數(shù)字傳感器等。針孔相機模型參數(shù)針孔相機模型的主要參數(shù)包括焦距、主點坐標和像素尺寸等，這些參數(shù)決定了相機的成像特性和圖像質(zhì)量。畸變校正方法為了消除鏡頭畸變對圖像質(zhì)量的影響，可以采用畸變校正方法。常見的校正方法包括多項式擬合、查找表法和數(shù)字圖像處理技術(shù)等。鏡頭畸變類型鏡頭畸變是由于相機鏡頭制造或安裝誤差導致的圖像變形。常見的鏡頭畸變類型包括徑向畸變、切向畸變和薄棱鏡畸變等。校正效果評估校正效果評估是評價畸變校正方法性能的重要指標。常用的評估方法包括主觀評價、客觀評價和綜合評價等。鏡頭畸變與校正010203內(nèi)參數(shù)攝像機的內(nèi)參數(shù)描述了相機的內(nèi)部幾何和光學特性，包括焦距、主點坐標、像素尺寸和鏡頭畸變系數(shù)等。這些參數(shù)可以通過攝像機標定獲得。外參數(shù)攝像機的外參數(shù)描述了相機在世界坐標系中的位置和朝向，包括旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量等。這些參數(shù)可以通過三維重建或視覺定位等方法獲得。內(nèi)外參數(shù)關(guān)系攝像機的內(nèi)外參數(shù)之間存在密切關(guān)系。內(nèi)參數(shù)決定了圖像的成像特性，而外參數(shù)則決定了圖像在世界坐標系中的位置和方向。在三維重建、視覺定位等應(yīng)用中，需要同時考慮攝像機的內(nèi)外參數(shù)。攝像機內(nèi)外參數(shù)PART03張正友標定法原理采用黑白相間的棋盤格圖案，易于識別和定位。標定板圖案設(shè)計標定板大小與精度制作材料選擇根據(jù)實際需求確定標定板的大小和精度，一般要求棋盤格角點精度高、穩(wěn)定性好。選用平整度高、反光性好的材料制作標定板，如玻璃、陶瓷等。030201標定板設(shè)計與制作使用攝像機拍攝標定板，獲取多張不同角度和位置的圖像。圖像采集對采集的圖像進行角點檢測，提取棋盤格角點的坐標信息。角點檢測采用亞像素級算法對角點進行精確定位，提高角點坐標的精度。亞像素級角點定位標定圖像采集與處理根據(jù)角點坐標信息和攝像機成像模型，求解攝像機的內(nèi)參數(shù)，包括焦距、主點坐標等。內(nèi)參數(shù)求解通過標定板與攝像機之間的相對位置關(guān)系，求解攝像機的外參數(shù)，包括旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。外參數(shù)求解考慮攝像機鏡頭畸變因素，求解攝像機的畸變參數(shù)，如徑向畸變和切向畸變系數(shù)等?；儏?shù)求解攝像機內(nèi)外參數(shù)求解PART04標定實驗與結(jié)果分析攝像機、標定板（帶有已知幾何圖案和尺寸的平面板）、計算機等。硬件設(shè)備OpenCV庫、Python或C編程環(huán)境等。軟件環(huán)境實驗環(huán)境與設(shè)備準備標定板選擇一個合適大小的標定板，并確保其圖案清晰、尺寸準確。提取角點利用OpenCV庫中的角點檢測算法，從拍攝的圖像中提取標定板上的角點坐標。標定攝像機根據(jù)提取的角點坐標和已知的標定板幾何信息，利用OpenCV庫中的攝像機標定函數(shù)，計算攝像機的內(nèi)參（包括焦距、主點坐標、畸變系數(shù)等）和外參（包括旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量）。采集圖像使用攝像機拍攝多張不同角度和位置的標定板圖像，以覆蓋攝像機的整個視場。實驗步驟與操作結(jié)果可視化利用OpenCV庫中的可視化工具，將標定結(jié)果以圖形化的方式展示出來，方便直觀地評估標定效果。內(nèi)參結(jié)果展示展示計算得到的攝像機內(nèi)參，包括焦距、主點坐標、畸變系數(shù)等。外參結(jié)果展示展示計算得到的攝像機外參，包括旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。重投影誤差分析將標定板上的角點坐標通過計算得到的攝像機內(nèi)外參數(shù)進行重投影，計算重投影誤差并進行分析。重投影誤差越小，說明標定結(jié)果越準確。實驗結(jié)果展示與分析PART05標定誤差來源及優(yōu)化方法包括鏡頭畸變、焦距誤差等，這些誤差會影響攝像機的成像質(zhì)量，從而導致標定結(jié)果不準確。攝像機內(nèi)部參數(shù)誤差包括攝像機姿態(tài)、位置等外部參數(shù)的測量誤差，這些誤差會直接影響標定結(jié)果的準確性。攝像機外部參數(shù)誤差標定板的制作精度也會影響標定結(jié)果的準確性，如標定板上的特征點位置誤差、標定板平整度等。標定板制作誤差圖像采集過程中的噪聲、光照變化等因素，以及圖像處理算法的不完善，都可能導致標定結(jié)果的不準確。圖像采集與處理誤差誤差來源分析優(yōu)化方法探討采用高精度標定板提高標定板的制作精度，如使用高精度打印技術(shù)制作標定板，以減小特征點位置誤差。改進圖像采集與處理算法優(yōu)化圖像采集過程中的光照條件，采用先進的圖像處理算法，如亞像素級特征提取算法，以提高特征點的提取精度?？紤]攝像機內(nèi)外參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化在進行攝像機標定時，同時考慮攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的優(yōu)化，以減小誤差的累積效應(yīng)。采用多視角、多姿態(tài)標定方法通過在不同視角、不同姿態(tài)下對標定板進行拍攝，獲取更多的數(shù)據(jù)用于標定，以提高標定的穩(wěn)定性和準確性。選擇合適的標定方法根據(jù)實際需求和場景特點選擇合適的標定方法，如張正友標定法、直接線性變換法等。在進行攝像機標定時，確保標定環(huán)境的穩(wěn)定性，如保持光照條件一致、避免攝像機抖動等。進行多次重復標定實驗，并對實驗結(jié)果進行統(tǒng)計分析，以評估標定結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。如有條件，可以結(jié)合其他傳感器信息（如激光掃描儀、慣性測量單元等）進行融合標定，以進一步提高標定精度。確保標定環(huán)境穩(wěn)定多次重復標定實驗結(jié)合其他傳感器信息進行融合標定提高標定精度建議PART06攝像機標定應(yīng)用案例通過攝像機標定獲取內(nèi)外參數(shù)，結(jié)合多視角立體視覺技術(shù)，實現(xiàn)場景的三維重建。利用標定好的攝像機對物體進行拍攝，通過圖像處理技術(shù)提取特征點并計算三維坐標，實現(xiàn)物體的三維測量。三維重建中的應(yīng)用物體三維測量場景三維重建工業(yè)機器人定位在工業(yè)機器人應(yīng)用中，通過攝像機標定獲取機器人末端執(zhí)行器的精確位置，實現(xiàn)機器人的精確定位和抓取。產(chǎn)品質(zhì)量檢測在生產(chǎn)線上利用標定好的攝像機對產(chǎn)品進行拍攝，通過圖像處理技術(shù)檢測產(chǎn)品的缺陷、尺寸等質(zhì)