相机标定是计算机视觉领域一个久远而非常重要的问题；也是面试过程中经常出现的问题。相机标定涉及的知识面很广，成像几何、镜头畸变、单应矩阵、非线性优化等。相机标定有自标定（找图像中特征点）、标定板标定（特征点易求，稳定性好），一般采用标定板标定。相机标定按照相机是否静止，可分为静态相机标定（标定板动，相机静止），动态相机标定（标定板静止，相机运动）。动态相机标定有点slam、3维重建的感
0 前言1、为什么要进行相机标定？ 在图像测量及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。 在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。相机参数的标定是非常关键的环节，其标定结果的精度将直接影响相机工作产生结果的准确性。2、相机标定常见术语名称英文内
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2024-09-14 06:15:35
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文章目录单双目MATLAB 相机标定（一）单目摄像机标定一、环境准备二、标定过程 单双目MATLAB 相机标定（一）单目摄像机标定一、环境准备MATLAB R2014a+windows7 64位二、标定过程（1）首先把解压的TOOLBOX_calib文件夹的路径设置到MATLAB里,在主页->环境->设置路径->选择工具箱路径，如图：选择保存后关闭（2）此时，将你采集到的图片放
目录1. 相机标定1.1 坐标系定义及转换1.2 相机模型1.3 张正有相机标定2. matlab实现相机标定 1. 相机标定相机标定主要是通过相机模型建立起目标物体的三维空间坐标和二维图像坐标之间的转换关系，是实现计算机视觉的基础。本文主要介绍相机标定技术及其原理，从而求出相机的内部参数，实现相机标定。1.1 坐标系定义及转换为了介绍相机标定技术及原理，定量地描述相机成像过程，需要引入四种坐标
标定步骤调出标定工具箱在命令行输入stereoCameraCalibrator，出现如下界面： 勾选相应的选项然后将上面的“Skew”、“Tangential Distortion”以及“3 Coefficients”等选项选上，将“2 Coefficients”选项去掉，如下： 载入图像然后点击添加图像，出现如下界面：Camera1代表左摄像头，Camera2代表右摄像头，分
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2024-05-09 13:42:09
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1、根据真实世界与图像坐标角点坐标对应关系计算相机内参矩阵与相机外参矩阵的积，即矩阵H； 2、根据图像的单应性矩阵构建点对应关系求解相机内参（理论至少需要三张图，因为内参矩阵构建的对称矩阵B有6个自由度，一张图只能提供两个方程）；此处可参考：中（三，2） 3、求解相机外参 4、求解相机畸变因子#include <iostream>
#include <fstream>
#i
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2024-03-29 16:08:53
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相机标定本文章相机标定主要分为单目相机和双目相机的标定，使用Matlab进行标定。前期准备（获取图片）准备一个标定板，使用OpenCV程序进行拍照，拍照时尽量让标定板占据更多的画面，拍摄20张图片（可以增加或减少）。单目标定1.打开Matlab.界面如下图1所示。 图1.Matlab界面 2.点击上方“APP”功能，进入如下界面，红色部分为相机标定功能（上方为弹单目相机标定功能，下方是双目相机标定
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2024-08-23 15:13:50
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实验环境：matlab2016 准备材料：单目摄像头、定标板、摄像头拍下定标板的图片本博客带大家实际动手，再讲单目摄像头标定原理。 准备标定板标定的开始阶段最需要用到的标定板，可以直接从opencv官网上能下载到： （注意：这里是7*10的定标板，推荐奇*偶的）http://docs.opencv.org/2.4/_downloads/pattern.png具体如下： 
内参矩阵： Intrinsic Matrix 焦距：Focal Length 主点 ：Principal Point 径向畸变：Radial Distortion 切向畸变：Tangential Distortion 旋转矩阵：otation Matrices 平移向量：Translation Vectors 平均重投影误差：Mean Reprojection Error 重投影误差：Reproj
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2024-03-21 11:23:11
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相机标定详解 最近做项目要用到标定，因为是小白，很多东西都不懂，于是查了一堆的博客，但没有一个博客能让我完全能看明白整个过程，绝大多数都讲的不全面，因此自己总结了一篇博客，给自己理一下思路，也能够帮助大家。（张正友标定的详细求解还未完全搞明白，后面再加）参考博客： 相机标定（Camera calibration）原理、步骤 （）相机标定内容详解 （） 张正友标定介绍 （）[图像]摄像机标定
OpenCV+C++面阵相机标定函数的使用1. FindChessboardCorners 找到标定板内角点位置（角点是指黑白色相接的方块定点部分；内角点是不与标定板边缘接触的内部角点） 函数试图确定输入图像是否是棋盘模式，并确定角点的位置。如果所有角点都被检测到且它们都被以一定顺序排布，函数返回非零值，否则在函数不能发现所有角点或者记录它们地情况下，函数返回0。例如一个正常地棋盘图右8x8个方块
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2024-08-15 17:27:21
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1 查看支持的参数这里记录一下关于cv2配置摄像头曝光等参数的问题，可以参考文章：Python 下opencv 应用： 摄像头参数设置 关于参数的含义，可以参考：OpenCV VideoCapture.get()参数详解如果不能确定上面（包括本文博客的时效性），可以自己去opencv官方文档，找最新的文档，例如：https://docs.opencv.org/4.5.2/，然后从中搜索videoi
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2024-02-22 15:40:55
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点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数(内参、外参、畸变参数)必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都
世界坐标系的三维点投影到成像坐标系中的二维点的投影公式如下：其中(X,Y,Z)为世界坐标系中的三维点；（u,v）为成像面坐标系中的二维点；A为相机的内参数矩阵：(cx,cy)为主光轴点，一般为图像的中心；fx和fy为焦距；[R|t]为相机的外参数矩阵：R为旋转矩阵，t为位移矩阵； 上述公式的简单推理过程如下 考虑到镜头畸变 其中，k1,k2,k3,k4,k5和k6为径
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2024-06-05 04:23:28
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相机标定(Camera Calibration)-学习笔记 文章目录相机标定(Camera Calibration)-学习笔记一、简介二、原理1. 坐标系 *coordinates*2. 相机参数 *camera matrix*2.1 外参数矩阵2.2 内参数矩阵2.3 畸变矩阵2.3.1 径向畸变2.3.2 切向畸变2.4 小结三、相机标定方法1. 张正友相机标定四、参考文章 一、简介在图像测量
目录1. 内参与畸变2. 用OpenCV标定相机程序3.画棋盘标定板4.OpenCV拍照 1. 内参与畸变理论部分可以参考其他博客或者视觉slam十四讲 相机标定主要是为了获得相机的内参矩阵K和畸变参数内参矩阵K畸变系数:径向畸变(k1,k2,k3), 切向畸变(p1,p2)径向畸变公式切向畸变公式张正友标定方法能够提供一个比较好的初始解,用于后序的最优化.这里用棋盘格进行标定,如果能够处理圆的
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2024-02-21 14:17:30
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Opencv自带的sample code有关于camera calibration的示例代码，但是在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，在其代码基础上上稍微做了一点改动。之所以不用opencv自带的例子，是因为Learning OpenCV3的代码更加简单，可以更容易的抓住代码的核心。本节使用的项目代码可以在这里下载到。一、运行示例 在下载完整个工程以后，按照工程使用说明，
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2024-04-02 11:45:58
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目录1. 坐标系转换1.1 各个坐标系的定义1.1.1 像素坐标系1.1.2 图像坐标系1.1.3 相机坐标系1.1.4 世界坐标系1.2 相机的内参和外参2. 图像畸变及畸变矫正2.1 相机的畸变模型2.1.1 径向畸变（参数：k1,k2,k3）2.1.2 切向畸变 (参数：p1,p2)2.2 畸变矫正3. 相机标定代码解读3.1 角点检测3.2 标定参数3.3 计算标定误差3.4 畸变矫正3
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2024-09-02 09:52:39
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本文介绍使用OpenCV自带的标定例程对单目摄像头标定的过程。
操作系统：Linux
OpenCV版本：3.2.0
摄像头：640×480像素，90度广角镜头
一、标定步骤
1、找到标定例程
进入OpenCV安装目录，找到samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration目录，把它拷贝到一个合适的位置。（因为可能需要修改一些代码，因此不建议直
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2020-03-17 13:12:00
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最近要做一个算法，用到了位姿估计。位姿估计的使用范围非常广泛。主要解决的问题为：在给出2D-3D若干点对以及相片的内参信息，如何求得相机中心在世界坐标系下的坐标以及相机的方向（旋转矩阵）。为此笔者做了大量研究，看了许多主流的文章，也是用了许多相关的函数库。主要有OpenMVG、OpenGV、OpenCV这三种。这三个库虽然都集成了EPnp、Upnp、P3P等多种算法，但实际差别还是很大。这一篇博客
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2024-09-10 16:58:44
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