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单目相机与投影仪的张氏标定方法

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简介：
简介：本文介绍了一种新颖的单目相机与投影仪联合标定技术——张氏标定法。该方法通过分析两设备间的几何关系，实现高效且准确的内外参数校准。 标定板为白色圆形背景，包含五个大圆。使用三频四相进行解相位处理，采用opencv3.4.11版本。

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  • 单目相机与投影仪的张氏标定方法
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    简介：本文介绍了一种新颖的单目相机与投影仪联合标定技术——张氏标定法。该方法通过分析两设备间的几何关系，实现高效且准确的内外参数校准。 标定板为白色圆形背景，包含五个大圆。使用三频四相进行解相位处理，采用opencv3.4.11版本。
     
  • 相机与投影仪的标定程序
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    本项目专注于开发一套精确的相机与投影仪联合标定方法，旨在提高两者之间的几何校准精度，为后续视觉检测和增强现实应用奠定基础。 在投影仪标定工作上开源且广泛使用的方法主要有两个DEMOS。一个是2009年的Projcamcalib，这个方法的源代码比较容易获取。另一个是布朗大学于2012年提出的一种投影仪标定方法，相关论文题为《Simple, Accurate, and Robust Projector-Camera Calibration》。该方法使用C++和Qt编写，实验操作简便且结果精度较高。资源中包括了源代码、实验示例以及论文。
     
  • 基于单目面阵相机与单个投影仪的结构光测量技术中投影仪标定算法研究
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    本研究探讨了在结构光测量系统中采用单目面阵相机和单一投影仪时的标定方法，旨在提高系统的精度和稳定性。通过优化算法，实现了更准确的三维空间重建。 结构光测量技术是一种广泛应用于三维物体形状、尺寸和位置测量的高级成像方法。它结合了光学、图像处理和计算机视觉等多个领域的知识，通过在被测物体上投射特定的光模式，并由相机捕捉这些模式在物体表面的变化来计算出物体的三维信息。在这个过程中，投影仪与相机之间的标定是非常关键的一环，以确保测量结果的高度精确性和准确性。 对于单目面阵相机和单一投影仪组成的系统而言，逆相机法是常用的标定方法之一。这种方法利用已知几何形状的标定板来反向求解出相机和投影仪的具体参数信息。 逆相机法的实施步骤主要包括： 1. **构建标定板**：此过程需要一个包含多个特征点（如棋盘格或圆点阵列）的标准参考平面，这些特征点在真实世界中的位置是已知且精确的。 2. **数据采集**：同时使用相机和投影仪从不同角度捕捉到标定板的图像。每个视角应确保覆盖不同的视场范围，以获取足够的几何信息。 3. **特征检测**：对捕获的数据进行处理后自动识别并匹配出标定板上的关键点位置。 4. **建立几何模型**：依据这些已知的关键点位移情况来构建相机和投影仪之间的几何关系模型。这涉及到求解内参数矩阵（包括镜头畸变等）以及外参数矩阵（相对于参考平面的位置信息）。 5. **优化求解**：通过最小化误差函数进行迭代计算，以使实际观测到的特征点与理论上的投影尽可能吻合。 6. **验证和校正**：使用新获得的标定结果对未知物体进行测试，并比较之前未标定时的数据。这一步骤有助于评估整个系统的准确性和稳定性，并据此做出必要的调整。 结构光测量技术在工业检测、机器人导航、生物医学成像及文化遗产保护等领域有着广泛的应用前景。投影仪和相机之间的精确同步与高质量的参数校正是保证最终三维模型精度的基础条件之一，因此掌握逆相机法标定算法对于实现高精度测量至关重要。此外，在实际操作过程中还需注意控制环境光照强度、选择合适的标定板材质以及确保数据处理步骤的有效性等方面以进一步提升系统的整体性能。
     
  • MATLAB结构光相机与投影仪标定代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的结构光系统标定程序，适用于相机和投影仪间的内外参数校准。代码简洁高效，便于科研及工程应用。 Matlab 结构光相机-投影仪标定代码
     
  • 基于双目视觉的投影仪标定方法研究
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    本研究探讨了一种基于双目视觉技术的新型投影仪标定方法，旨在提高标定精度和效率。通过分析图像对之间的立体匹配关系，实现精确的几何校准。此法适用于多种复杂场景下的投影应用需求。 在三维视觉测量系统中，对仪器参数的标定是一项关键任务，特别是在三维结构光测量系统中，投影仪内外参数的标定尤为重要。然而，目前投影仪的参数标定存在精度偏低、方法单一以及操作不便等问题。 为此，提出了一种基于双目视觉技术的新算法来解决这些问题。该算法将投影仪视为反向相机，并使用一个辅助相机捕捉不同位置上设置的标准平面图像，以此建立摄像机图像与标准平面之间的对应关系。接着通过极线原理确定摄像机和投影仪之间图像的匹配关系，从而准确地获取到标定平面对应于投影仪图像的关系。 实验结果显示，该方法能够满足高精度的要求，并且可以将不成熟的投影仪参数校准过程转化为更为成熟可靠的相机校准技术。
     
  • 基于MATLAB的张氏标定方法
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    本研究采用MATLAB平台，详细阐述并实现了张氏相机标定法，优化了参数估计过程，提高了标定精度和效率。 在MATLAB环境中实现张氏标定算法基于MATLAB的张氏标定法，在MATLAB环境中可以有效地进行相机参数的计算与验证。这种方法通过一系列图像处理步骤来确定摄像机内外部参数，适用于各种视觉测量系统的设计与优化。 重写后的句子更加简洁明了： 在MATLAB环境下实现张氏标定算法，以完成相机内外参的精确测定和应用。
     
  • 单目相机标定——运用张正友方法和MFC的实现
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    本项目采用张正友标定法结合MFC框架，旨在高效准确地完成单目相机内外参数的标定。 本次介绍的是基于张正友标定法的基础，并结合MFC的界面化操作来实现单目相机标定。
     
  • TOOLBOX_calib.zip_matlab单目标定及多相机标定_单目相机标定_相机标定
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    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。
     
  • 基于张氏方法的3D视觉摄像机标定
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    本研究采用张氏方法探讨并优化了三维视觉系统中摄像机的标定技术，提升了定位精度与稳定性。 在探讨3D视觉摄像机标定（张氏标定法）的知识点之前，首先需要了解摄像机标定在计算机视觉领域的重要性。通过计算摄像机内外参数的过程可以确立摄像机成像模型，并确定图像上的点与实际三维世界中对应点之间的精确关系。由张正友提出的张氏标定方法因其操作简单且精度高而被广泛应用于机器视觉和三维重建等领域。 理解摄像机模型及图像成像的数学原理是进行摄像机标定的关键所在。在这些模型中，通常包括四个不同的坐标系：欧氏世界坐标系、欧氏摄像机坐标系、欧氏图像坐标系以及用于仿射变换的图像仿射坐标系。每个坐标系统都有其特定的作用和转换关系： 1. 欧氏世界坐标系用来描述真实物体在三维空间中的位置。 2. 摄像机光心为原点，Z轴与摄像机光轴重合的是欧氏摄像机坐标系。 3. 以成像平面为中心的欧氏图像坐标系统用于表达成像平面上的位置信息。 4. 图像仿射坐标系支持在二维图象上执行如缩放和剪切等变换，并使内参矩阵呈现为上三角形式，便于处理。 摄像机标定过程主要分为以下几个步骤： 1. 投影变换：将三维空间中的物体位置转换到摄像机坐标系统中，再通过非线性映射将其投影至二维图像平面上。这一过程中涉及的参数包括旋转矩阵和位移向量。 2. 反投影：从二维图象恢复出原始三维信息的过程，并不是唯一确定性的解法，因为由低维到高维的信息转换会导致数据丢失问题。 3. 标定原理推导：通过测量已知场景中物体在图像中的位置关系来计算摄像机的内参矩阵和外参矩阵。 为了获取足够的对应点信息以进行标定，需要拍摄多张不同视角下的标定板图片。张氏方法利用了一系列具有特定特征分布的平面模板作为参照物，从而通过检测这些特征点的位置来确定内外参数值。 在这一过程中涉及的关键公式包括齐次坐标变换、透视投影矩阵以及线性代数中的伪逆计算等技术手段。其中，内参矩阵描述了摄像机光学特性（如焦距和主点位置）；而外参矩阵则定义了摄像机相对于世界坐标的姿态信息。 此外，张氏标定法采用极大似然估计方法来优化参数值，在实际应用中确保更高的精度水平。这种方法通过最大化给定数据集的对数概率函数来获取最优解。 综上所述，3D视觉中的摄像机标定（张氏标定）不仅依赖于复杂的数学理论和几何原理，还涵盖了具体的操作步骤及改进策略的应用。这项技术在计算机视觉、机器人导航以及虚拟现实等领域中具有重要的实用价值。
     
  • 单目Halcon相机的标定方法实现
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    本项目探讨了基于Halcon软件平台下的单目相机标定技术，通过优化算法提高了图像识别与测量精度，为机器视觉系统提供了可靠的技术支持。 这段代码是基于Halcon软件开发的单目摄像头标定程序，并对发生镜像畸变的图像进行矫正。之后利用标定好的摄像头对真实拍摄的物体图像进行测距。我已经试验过，效果不错。