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张正友相机标定——一种新的灵活标定技术

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简介:
简介:本文介绍了张正友相机标定方法,这是一种创新且高效的相机自标定技术,适用于各类摄像系统,尤其在结构光和运动恢复中展现出卓越性能。 张正友相机标定方法是一篇经典论文,《A Flexible New Technique for Camera Calibration》详细介绍了该方法的原理和技术细节。这篇论文提出了一种灵活的新技术用于相机校准,对计算机视觉领域产生了深远的影响。

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    简介:本文介绍了张正友相机标定方法,这是一种创新且高效的相机自标定技术,适用于各类摄像系统,尤其在结构光和运动恢复中展现出卓越性能。 张正友相机标定方法是一篇经典论文,《A Flexible New Technique for Camera Calibration》详细介绍了该方法的原理和技术细节。这篇论文提出了一种灵活的新技术用于相机校准,对计算机视觉领域产生了深远的影响。
  • 流程-方法详解
    优质
    本文章详细介绍张正友相机标定流程及方法,旨在帮助读者理解并掌握该技术的核心步骤与原理,适用于计算机视觉领域研究者。 张正友标定方法流程如下: 1. 打印一张标定板,并将其固定在平坦的表面上。 2. 移动相机或调整平面位置,从不同角度拍摄标定板的照片。 3. 在照片中检测特征点。 4. 计算5个内部参数和所有外部参数。 5. 使用最小二乘法求解径向畸变系数。 6. 通过优化得到的参数值来进一步完善所有的参数。
  • 流程-方法详解
    优质
    简介:本文详细解析了张正友相机标定法,包括其原理、步骤及应用,旨在帮助读者掌握该方法以实现高精度的相机校准。 张正友标定方法流程如下: 1. 打印一张标定板,并将其固定在平坦的表面上。 2. 移动相机或调整平面位置,拍摄标定板从不同角度的照片。 3. 在图片中检测特征点。 4. 计算五个内部参数和所有外部参数。 5. 使用最小二乘法先求解径向畸变系数。 6. 通过优化以获得最合适的参数值。
  • 程序
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    张正友相机标定程序是一种广泛应用于计算机视觉领域的算法,用于确定相机的内部和外部参数,实现图像与现实世界的精准对应。 张正友标定法的程序源代码实现非常值得学习。
  • 采用实验
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    本实验采用张正友标定法进行相机参数校准,通过特定图案拍摄实现高精度标定,适用于计算机视觉和机器人定位等领域。 张定友标定法实验报告 一、实验目的 二、实验器材 三、 张正友标定法原理 四、实验步骤 4.1 整体流程 4.2图像采集 4.3特征点提取 4.4相机标定 4.5畸变校正 五、 实验结果 5.1 内参矩阵K 5.2 畸变系数D 5.3 外参矩阵 5.4 标定误差的计算 六、实验结论 6.1标定结果的准确性与图像数量密切相关 6.2标定图像的分布与角度多样性对标定结果的影响 6.3重投影误差的评估 6.4畸变系数的准确性 6.5OpenCV 工具使用简便性 七、参考文献 八、附件
  • 程序-MATLAB
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    张正友相机标定程序-MATLAB是一款基于MATLAB开发的经典相机校准工具,广泛应用于计算机视觉领域,帮助用户精确计算并修正相机参数。 自编张正友标定程序,图像角点信息获取需自行解决(不包含角点检测程序)。
  • OpenCV实现
    优质
    本文介绍了如何使用OpenCV库来实现张正友摄像机标定方法,详细阐述了其原理和步骤,并提供了代码示例。 使用OpenCV中的calibrateCamera函数进行张正友相机标定,可以得到相机的内参矩阵。
  • OpenCV实现
    优质
    本项目基于OpenCV库实现了张正友的标准相机标定方法,适用于多种场景下的摄像头参数校准与优化。 使用OpenCV中的calibrateCamera函数进行张正友相机标定,可以得到相机的内参矩阵。 使用OpenCV中的calibrateCamera函数进行张正友相机标定,可以得到相机的内参矩阵。 这段话重复了两次,可能是输入错误,我将合并为一次: 使用OpenCV中的calibrateCamera函数进行张正友相机标定,以获取相机的内参矩阵。
  • Python实现
    优质
    本项目采用Python语言实现张正友提出的相机标定方法,适用于多种类型的摄像设备,旨在提高图像处理与计算机视觉领域的精度和效率。 此文件夹包含实验的图片集以及两个实现张正友棋盘标定的方法,都可以成功实现。
  • Matlab实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程语言实现了张正友摄像机标定法,适用于快速准确地获取摄像机内外部参数,在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 张正友相机棋盘标定法的MATLAB实现代码,这里不包括图像棋盘角点检测部分的内容。