攝像機自標定演算法

❶ 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，通過跡笑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嫌州棗的信息。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芹拆非常重要的特徵，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。

❷ 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，那麼就沒有必要散做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，沖仔衡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。簡單來說直線投影戚鬧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)

❸ 工業相機斜著裝怎麼標定

工業相機標定方法有：傳統相機標定法、主動視覺相機標定法、相機自標定法。

傳統相機標定法包括Tasi兩步法和張氏標定法，可使用於任意的相機模型、精度高。但是需要標定物，演算法較復雜。

Tsai兩步法是先線性求得相機參數，悶升之後考慮畸變因素，得到初始的參數值，通過非線性優化得到最終的相機參數。Tsai兩步法速度較快，但僅考慮徑向畸變，當相機畸變嚴重時，該方法不適用。

張氏標定法使用二維方格組成的標定板進行標定，採集標定板不同位姿圖片，提取圖片中角點像素坐標，通過單應矩陣計算出相機的內外參御雀數初始值，利用非線性最小二乘法估計畸變系數，最後使用極大似然估計法優化參數。該方法操作簡單，而且精度較高，可以滿足大部分場合。

主動視覺標定法不需要標定物、演算法簡單、魯棒性高。但是成本高、設備價格昂貴。基於主動視覺的相機標定法是通過主動系統控制相機做特定運動，利用控制平台控制相機發生特定的移動拍攝多組圖像，依據圖像信息和已知位移變化來求解相機內外參數。這種標定方法需要配備精準的控制平台，鎮罩早因此成本較高。

相機自標定法包括分層逐步標定法和基於Kruppa自標定法，靈活性強，可在線標定，但是精度低，魯棒性低。

分層逐步標定法是先對圖像的序列做射影重建，在重建的基礎上進行放射標定和歐式標定，通過非線性優化演算法求得相機內外參數。由於初始參數是模糊值，優化演算法收斂性不確定。

基於Kruppa的自標定法是通過二次曲線建立關於相機內參矩陣的約束方程，至少使用3對圖像來標定相機。圖像序列長度會影響標定演算法的穩定性，無法保證射影空間中的無窮遠平面。

❹ 相機標定演算法之Tsai演算法

這篇文章參考了Tsai作者的原文章，原理基本相同，為了方便計算，進行了一部分計算的優化，略有不同。
Tsai標定法為了更准確的實現相機的標定，保證測量結果的精確度，所以考慮了相機的徑向畸變。這里先談一談相機徑向畸變產生的原因。首滲枯

弄清楚了徑向畸變的原因，那麼現在開始切入正題。Tsai標定法的四個計算方程。

公式4：理想情況下是，(u0,v0)代表O1在u-v坐標系下的坐標，dx與dy分別表示每個像素在橫軸x和縱軸y上的物理尺寸，具喊脊體如下圖。

則圖像中的每個像素在u-v坐標系中的坐標和在x-y坐標系中的坐標之間都存在如下的關系：

但者洞是由於需要考慮徑向畸變，所以公式改寫為

[] 所以根據平行關系，可以得到以下關系：

❺ 如何理解工業相機的標定

美國TEO專業從事工業相信則吵機的研發與生產的製造商，非常樂意解答您提出的問題。工業相機標定是根據工業相機模型，由已知特徵點的圖像和世界坐標求解工業相機模型參數，建立圖像點與對應空間點之間的位置關系。相機標定法可分為：傳統標定方法、自標定方法。傳統標定法是根據標定物結構信息進行標定，可用於任意的攝像機模型，標定精度高，但不足之處是需要高精度的標定物；而自標定方法不依賴於標定參照物，僅利用攝像機在運動過程中周圍環境圖像與圖像之間的對應關系來對攝像機滑侍進行的標定的方法稱為攝像機自標定方法。

相機標定誤差允許范圍在0.1至0.5左右。標定是依靠專用的標准設備來確定感測器的輸入輸出轉換關系，相機標定就是求解參數的過程，校盯灶準是指感測器在使用中或存儲後進行的性能復測，在校準過程中，如果感測器的某些指標發生了變化應對其進行修正。
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❻ 想學習攝像機自標定方法中的——分層逐步標定法，求資料。

攝像機 [shè xiàng jī]
攝像機，防水數碼埋答隱攝像機，攝像機種類繁多，其工作的基本原理都是一樣的：把光學圖像信號轉變為電信號，以便於存儲或者傳輸。當我們拍攝一個物體時，此物體上反射的光被攝像機鏡頭收集，使其聚焦在攝像器件的受光面（例如攝像管的靶面）上，再通過攝像器件把光轉變為電能，即得到了「視頻信號」。光電信號很微弱，需通過預放電路進行放大，再經過彎廳各種電路進行處理和調整，最舉敗後得到的標准信號可以送到錄像機等記錄媒介上記錄下來，或通過傳播系統傳播或送到監視器上顯示出來。

❼ 什麼是攝像機的演算法

攝像機標定演算法分傳統標定演算法，自標標定演算法和基於主動視覺的標定演算法。
是從兩維平面圖像中獲得三維信息這一關鍵步驟。
你在寫論文？還是在研究？