如何编写高精度的相机标定程序?熟悉机器视觉的朋友肯定都接触过相机标定，目前有各种各样的途径来完成相机标定，其中开源的有opencv和matlab；商业软件有VisionPro，Halcon。opencv和matlab中比较常用的标定图案是棋盘格标定板，Halcon中使用的是网格圆，其中由于圆形图案的提取精度高于棋盘格，因此，许多高精度的相机标定软件都是使用的是圆/圆环作为标定图案。因此，如何使用圆
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2024-08-11 09:33:39
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目录1、前言2、世界坐标系——相机坐标系3、相机坐标系——图像坐标系4、图像坐标系——像素坐标系5、畸变1、前言在图像处理或计算机视觉应用任务中，需要通过相机模型建立世界坐标系下（实际物体）与像素坐标系下（图像中像素）之间的映射关系。因此相机模型的精度会直接影响相机获得结果的准确性。下面将对相机模型中的各个坐标系之间关系进行推导，以及对畸变模型进行介绍：2、世界坐标系——相机坐标系实际物体在真实世
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2024-10-15 08:10:01
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本文着重阐述以下问题： halcon是否只能使用halcon专用的标定板？halcon标定板如何生成？halcon标定板如何摆放，拍照数量有无限制？halcon是否只能使用halcon专用的标定板？ halcon提供了简便、精准的标定算子并且提供了标定助手，这无疑大大方便了广大开发者。在halcon中有两种方式可以进行标定:如halcon自带例程中出现的，用halcon定义的标
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2024-10-10 13:33:33
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Camera Calibration1.OpenCV Camera CalibrationOpenCV提供具体的标定策略和说明文档，可以直接使用，说明文档的位置"D:\opencv\sources\doc\tutorials\calib3d\camera_calibration"；例程的位置“D:\opencv\sources\samples\cpp\camera_calibration.cpp”
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2024-05-24 06:10:44
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OpenCV库自带了一个可以用于相机标定的功能，不仅可以标定最常见的棋盘格标定板，还可以用于Halcon常用的圆点阵列标定板。 以下对如何使用该自带例程进行相机标定进行一个简要的介绍，也算是对之前工作的一个总结。
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2024-03-26 15:38:21
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时光紧张，先记一笔，后续优化与完善。 标记位置的精细化//根据相机的旋转，整调标记的姿态
//marker:捕获到的标记
std::rotate(marker.points.begin(), marker.points.begin() + 4 - nRotations, marke
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2024-08-14 11:51:07
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由于在显微镜以及投影仪下，棋盘格角点提取会非常不准确，因此必须采用圆形阵列标定板进行标定，opencv里本身提供了圆形阵列标定版的接口，然而在显微镜以及投影仪下却提取不到，因为标定板很小（显微镜下才6mm*6mm）经过放大，圆变形很严重，因此这里通过另外的方法求取。在显微镜视场中，前景与背景区别很大，直接固定阈值128得到二值图即可，在二值图中检测所有轮廓，对得到的轮廓做一个筛选，首先是轮廓周长（
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2023-12-22 14:57:45
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标定板的选择，有CharuCo，棋盘格，不对称的圆和棋盘格。标定板尺寸在选择标定板时，一个重要的考虑因素是它的物理尺寸。这最终关系到最终应用的测量视场(FOV)。这是因为相机需要聚焦在特定的距离上标定。改变焦距长度会轻微地影响对焦距离，这会影响之前的标定。即使是光圈的改变通常也会对标定的有效性产生负面影响，这就是为什么要避免改动它们。为了精确的标定，当摄像机看到标定目标填充
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2024-07-30 13:47:35
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# 用Python和OpenCV制作标定板的步骤详解
在计算机视觉和图像处理的领域，摄像机标定是一个重要的步骤，而标定板（如棋盘格模式）则是进行摄像机标定时的标准工具。本文将带你逐步了解如何制作一个用于摄像机标定的标定板，使用Python以及OpenCV库，帮助你更好地理解这一过程。
## 一、流程概述
下面是制作标定板的基本流程，包含主要步骤：
| 步骤 | 描述
手势识别系列文章目录手势识别是一种人机交互技术，通过识别人的手势动作，从而实现对计算机、智能手机、智能电视等设备的操作和控制。1. opencv实现手部追踪（定位手部关键点）2.opencv实战项目 实现手势跟踪并返回位置信息（封装调用）3.手势识别-手势音量控制（opencv）4.opencv实战项目 手势识别-手势控制鼠标未完待续本专栏记录作者的学习之旅会一直更新下去，欢迎订阅一起
首先看看棋盘，就是那种国际象棋的棋盘，就是我们要使用的标定板，标定板也分了几种。· 普通棋盘· 圆点· 非对称圆点后面会写棋盘和圆点的区别，这里先讲棋盘。前面讲相机标定是将三维世界的场景映射为二维的图片，映射过程有很多步，也就是如何从世界坐标系转换到像素坐标系的过程。从世界坐标系到相机坐标系：R是旋转矩阵，t是平移矩阵，从世界坐标系到相机坐标系可以通过旋转平移得到，这个变化过程会得到一个变换矩阵，
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2024-04-16 13:45:58
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1. ChArUco 介绍（Detection of ChArUco Corners）Chessboard具有高的交点精度，但是交点提取比较困难。ArUco能够快速检测，但即使使用亚像素精度提取，提取的交点精度也不甚理想。ChArUco集成了Chessboard的高精度与ArUco易用性的优点。使用ArUco的特征插值出棋盘格黑白块的内角点2. ChArUco 创建charuco_board =
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2024-08-29 17:11:06
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前一段时间，研究了下相机标定。关于opencv相机标定，包括标定完后，世界坐标到 图像坐标的转换，以评估图像的标定误差，这些网上有很多资源和源代码。可是，相机标定完之后，我们想要的是，知道了图像坐标，想要得到它的世界坐标，或者我们已知图像上两个点之间的像素距离，现在我们想知道两个点之间的实际距离。楼主在网上搜了很多资源，问了很多人，都没有相关的代码，可以得到这样的结论：opencv没有提供现成的函
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2023-10-28 12:42:27
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导读你还在用labelimg和labelme等标注工具在进行本地标注吗？你是否遇到过在需要标注大型数据时，在用移动硬盘拷贝数据或建立共享目录来分发标注任务吗？还在因为标注数据完之后的review而浪费大量的时间吗？这时候你就需要用到基于web的标注工具来帮助我们解决这些问题。CVATCVAT是OpenCV团队开源的一个基于web的图像标注系统，它能够对图像、视频做矩形、关键点、图像分割、目标追踪、
5. 相机标定获取到棋盘标定图的内角点图像坐标之后，就可以使用calibrateCamera函数进行标定，计算相机内参和外参系数，calibrateCamera函数原型：//! finds intrinsic and extrinsic camera parameters from several fews of a known calibration pattern.
CV_EXPORTS_W
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2024-10-14 17:15:09
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1. 使用OpenCV进行标定相机已经有很长一段历史了。但是，伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世，它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在。不幸的是，这种廉价是由代价的：显著的变形。幸运的是，这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个。而且，使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系。原理：对于变形（镜头畸变），OpenCV考虑径向畸变和切向畸变。对于径向畸变参数
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2023-10-31 16:57:03
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物体位姿估计精度验证实验（涉及位姿估计，手眼标定，机械臂运动）1.位姿估计2.手眼标定Opencv 手眼标定函数calibrateHandEye()（1）Eye in Hand（1）Eye to Handhalcon 手眼标定其他标定函数3.机械臂运动实验方案：机器人位姿校正推导： 1.位姿估计简单介绍，采用双目结构光相机，利用拍摄的点云数据和CAD模型点云进行ICP配准，获取物体在相机坐标系下
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2024-05-07 08:25:48
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基于python使用OpenCV实现在一张图片中检测出圆形，并且根据圆检测结果信息，绘制 标记出圆的边界和圆心。1 HoughCircles 霍夫圆检测函数在Opencv中使用HoughCircles函数可以实现圆的检测，具体函数参数如下： image: 输入图像，8位灰度单通道图像method: 检测圆的方法,目前OpenCV中有HOUGH_GRADIENT和HOUGH_G
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2024-02-28 09:09:39
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目录1.张氏标定法基本原理1.1相机针孔模型1.2单应矩阵H1.3求相机内参1.4求相机外参 1.5优化参数1.6总结2.OpenCV实现2.1特征点检测与靶标坐标初始化2.2相机标定2.3结果评估2.4去除图像畸变2.5总结3.参考资料1.张氏标定法基本原理1.1相机针孔模型首先，我们知道利用针孔模型建立的相机模型。假设相机二维相面齐次坐标表示为，三维世界坐标系齐次坐标表示为。相机相面
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2024-04-22 09:05:16
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引言机器视觉中经常将相机拍摄到的物体与实际存在的坐标系联系，通过图像进行视觉测量定位，为了使相机获得世界坐标系三维信息，需要对相机进行标定。1 相机标定原理 相机将三维世界中的坐标点(单位：米)映射到二维图像平面(单位：像素)的过程能够用一个几何模型来描述，其中最简单的称为针孔相机模型 (pinhole camera model)，其框架如下图所示: 其中，涉及到相机标定涉及到了
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2024-02-23 13:14:57
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