Advertisement

使用OpenCV进行单目相机标定

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本简介介绍如何利用开源计算机视觉库OpenCV实现单目相机的精确标定,包括图像采集、参数估计等关键步骤。 利用OpenCV完成单目相机标定的过程涉及多个步骤,主要包括棋盘格图像的采集、角点检测以及最终的参数计算与优化。通过这些步骤可以获取到相机内参(如焦距、主点位置)及畸变系数等重要信息,从而实现对单目摄像头的有效校准和应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 使OpenCV
    优质
    本简介介绍如何利用开源计算机视觉库OpenCV实现单目相机的精确标定,包括图像采集、参数估计等关键步骤。 利用OpenCV完成单目相机标定的过程涉及多个步骤,主要包括棋盘格图像的采集、角点检测以及最终的参数计算与优化。通过这些步骤可以获取到相机内参(如焦距、主点位置)及畸变系数等重要信息,从而实现对单目摄像头的有效校准和应用。
  • Python使OpenCV(教程).pdf
    优质
    本PDF教程详细介绍了如何利用Python和OpenCV库进行相机标定的过程与方法,适合需要校准摄像头参数的技术人员或研究者学习参考。 Python利用OpenCV进行相机标定(教程) 实现步骤 拍摄棋盘图:首先打印下图,并将其固定到一个平面上,使用相机从不同角度、不同位置拍摄10-20张标定图。这些图片应类似下面的示例: 可以使用以下代码调用OpenCV来控制相机拍照: ```python 按`j`键拍摄图片,将会按照顺序批量保存;按`q`退出程序。 ``` 注意:具体实现该功能的Python代码未在此处列出,请参考相关文档或教程获取完整代码。
  • OpenCV
    优质
    本文介绍了利用OpenCV库进行单目相机标定的方法和步骤,包括棋盘格检测、内参及畸变系数计算等内容,为图像矫正与后续处理提供基础。 使用OpenCV2413版本通过张正友法进行单目相机标定,并提供了用于标定的原始图片和标定代码。只需简单修改即可在VS上运行。
  • OpenCV的代码
    优质
    本代码实现基于OpenCV库的双目相机标定功能,包括内外参数及旋转矩阵和平移向量计算,适用于立体视觉系统校准。 资源已被浏览查阅153次。该项目包含双目标定代码及解决方案,并已使用Opencv配置好。文件夹内有详细的文档以及实验图片,可以直接运行或根据自己的双目摄像头标定照片格式进行调整。更多下载资源、学习资料请访问文库频道(此部分仅提示存在该渠道,未提供具体链接)。
  • OpenCV和C++
    优质
    本项目通过OpenCV与C++实现相机标定,旨在优化摄像头参数设置,提高图像处理精度。 基于OpenCV和C++的相机标定过程包括建立世界坐标系,并找到12个对应的图像坐标点以计算出相机的内外参数。之后,给定一个世界坐标,在图片上点击任意位置,程序可以自动给出该位置对应的图像坐标。
  • 使OpenCV和VS2013内参(Camera Calibration)
    优质
    本项目利用OpenCV库在Visual Studio 2013环境下实现相机内参数自动标定,适用于各种相机模型校准需求。 在使用OpenCV与VS2013进行相机内参标定的过程中,需要对代码中的某些参数进行调整,例如当输入图片的大小发生变化时,就需要修改相应的设置。
  • TOOLBOX_calib.zip_matlab及多__
    优质
    本资源提供MATLAB环境下单个和多个相机的标定工具箱(TOOLBOX_calib.zip),包括详细的单目相机内参数与外参计算,适用于视觉测量和图像处理。 基于Matlab开发的源码实现了相机单目标定和多目标定功能,能够自动生成相机的内参和外参。
  • opencv_双_双_源码
    优质
    本资源提供OpenCV库下的相机及双目系统标定方法,包括单目与立体校准的完整源代码,适用于视觉测量、机器人导航等领域。 基于OpenCV的双目相机标定程序采用的是张正友的方法,非常实用。使用前需要先获取单目相机的参数,然后将其输入到该双目程序中。接着通过拍摄两台相机共视场内的棋盘格图像,可以解算出两个相机之间的位置关系,并建立双目坐标系。
  • OpenCV代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的C++代码,用于完成双摄像机系统的标定工作。包括内外参数校准、镜头畸变矫正等步骤,确保图像拼接与立体视觉应用中的精度需求。 标定步骤实现方法如下: 1. 计算映射矩阵:计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵,此过程不依赖于摄像机的成像模型,而是基于平面标靶坐标点及其对应的图像坐标点数据,通过最小二乘法求解得到。 2. 求解摄像机参数:根据已得的映射矩阵建立基本方程关系来获取与摄像机内部参数相关的基础信息。进一步考虑镜头畸变,并以初步获得的数据为初始条件进行非线性优化搜索,从而得出精确的全部参数值。 3. 确定双目视觉系统中左右两台相机之间的相对位置:对于一个立体视觉系统来说,设左、右两个摄像机相对于世界坐标系的位置关系分别由Rl, Tl和Rr, Tr表示。这意味着空间中的任一点在世界坐标系、左摄相机坐标系及右摄相机坐标系下的坐标分别为Xw, Xl 和 Xr,则有如下公式:Xl=Rl*Xw+Tl; Xr=Rr*Xw+Tr. 因此,两台摄像机之间的相对几何关系可以表示为R=Rr*Rl^-1;T=Tr-Rr*Rl^-1*Tl。 在实际标定过程中,通过使用同一标靶对双摄相机进行同步拍摄来获取各自的内外参数。这不仅可以确定单个摄像机的内部特性,还能同时获得整个立体视觉系统的结构配置信息。基于单一摄像头校准的过程了解到,每当调整标靶位置时就会得到一组新的外参:Rr,Tr与Rl,Tl;由此可以利用公式 R=Rr*Rl^-1 和 T=Tr-Rr*Rl^-1*Tl 来确定相应的系统构造参数。
  • 优质
    单目相机标定是指通过已知几何参数或特征点位姿来计算并确定相机内外部参数的过程,在计算机视觉中应用广泛。 通过棋盘格图像进行相机标定可以使用OpenCV程序来获取摄像机的内参和外参矩阵,并且还会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵。这些参数可以用于矫正之后拍摄的图像,从而获得畸变较小的结果。