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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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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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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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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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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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,相机参数的标定都是非常关键的环节,其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因
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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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
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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相机标定相机标定:简单的说,就是获得相机参数的过程。参数如:相机内参数矩阵,投影矩阵,旋转矩阵和平移矩阵等 什么叫相机参数?简单的说,将现实世界中的人、物,拍成一张图像(二维)。人或物在世界中的三维坐标,和图像上对应的二维坐标间的关系。表达两种不同维度坐标间的关系用啥表示?用相机参数。 相机的成像原 ...
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2021-07-20 15:15:00
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相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像。
相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上)。
相机标定的输出:摄像机的内参、外参系数。
标定流程
1. 准备标定图片
2. 对每一张标定图片,提取角点信息
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2018-12-09 23:39:00
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相机标定相机标定:简单的说,就是获得相机参数的过程。参数如:相机内参数矩阵,投影矩阵,旋转矩头到图像平面的距离,f是镜头
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2022-06-14 06:02:35
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文章目录一、cv库函数1.找棋盘角点findChessboardCorners2.获得角点cornerSubPix3.绘制内角点drawChessboardCorners4.相机标定calibrateCamera5.对标定结果进行评价projectPoints6.矫正图像undistort二、程序参考 一、cv库函数1.找棋盘角点findChessboardCornersbool cv::fin
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2024-04-16 14:51:40
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张正友相机标定法的原理详述+标定相机参数的实现(Python+OpenCV)原理详解相机的内参数单应矩阵内参约束条件求解内参数最大似然估计消除径向畸变openCV相机标定 原理详解张正友于1998年在论文:"A Flexible New Technique fro Camera Calibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法。该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间,使用简单实用性
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2024-04-16 14:29:06
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这教程的目标是学习怎样通过一系列棋盘图片进行相机标定。1.打开【opencv\sources\samples\cpp】文件夹并将用到imagelist_creator.cpp和calibration.cpp文件 2.使用imagelist_creator 来创建一个包含你的目标标定照片列表的 XML/YAML 文件 3.运行 calibration 例程来进行摄像机标定. OpenCV sa
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2024-05-07 14:16:49
444阅读
1. 相机内参相机内参共有6个参数(f,κ,Sx,Sy,Cx,Cy),其中:为焦距; κ表示径向畸变量级,如果κ为负值,畸变为桶型畸变,如果为正值,那畸变为枕型畸变。是缩放比例因子。一般情况下相机成像单元不是严格的矩形的,其在水平和垂直方向上的大小是不一致的,这就导致在X和Y方向上的缩放因子不
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2024-05-08 23:12:24
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今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变。畸变主要有两 种:径向畸变和切想畸变。如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来, 但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸 出来了。在 3D 相关应用中,必须要先校正这些畸变。为了找到这些纠正参数,我们必 须要提供一些包含明显图案模式的样本图片(比如说棋盘)。我们可以在上面找 到一些特殊点(如棋盘的四个角点)。我们
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2024-03-06 12:19:43
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1.基本介绍手眼标定两种形式 眼在手外 eye to hand 眼在手上 eye in hand2.公式推导 眼在手上类似3.方程AX=XB求解4.opencv完成手眼标定 眼在手上 1.Rend2base机械臂末端到基点的变换矩阵,可从示教器或者在ROS直接订阅相关tf 2.Rboard2cam 标定板到相机,pnp求出眼在手外 1.Rbase2end,跟眼在手上相反 2.跟眼在手上相同。5.初
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2023-11-02 09:07:14
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要理解投影变换的原理最好能理解仿射变换的原理,关于仿射变换可参考老猿的仿射变换相关系列博文。仿射变换博文传送门(带星号的为付费专栏文章):*图像仿射变换原理1:齐次坐标来龙去脉详解*图像仿射变换原理2:矩阵变换、线性变换和图像线性变换矩阵*图像仿射变换原理3:仿射变换类型及变换矩阵详解*图像仿射变换原理4:组合变换及对应变换矩阵*图像仿射变换原理5:组合变换矩阵的OpenCV-Python实现Op