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
转载
2024-02-21 14:17:30
94阅读
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
转载
2024-03-29 16:08:53
364阅读
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，
转载
2024-04-02 11:45:58
177阅读
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
转载
2024-09-02 09:52:39
380阅读
点赞
第一阶段工作内容：相机标定： 1.由于买专业标定板的申请没有通过，于是在网上下载标定板图片并打印 2.在不同角度拍摄了15张照片。由于相机标定板的小方格必须是正方形而打印时没有注意所以导致没张图片都没有完整检测到所有角点。 3.编写标定代码，开发环境为vscode+jupiter，开发语言为python。 4.检测标定效果代码内容：步骤： 1、 读取图片 2、 每张图片检测棋盘格角点 3、进一步检
这篇博客参考了很多人的文章，但是自己还是想总结一下，结合自己的理解，看看能不能完整的理顺相机标定，可能有一些地方有错误，所以还望大家指正，下面开始正文。第一：什么是相机标定我们先从什么是相机讲起，相机的原理是小孔成像，但是由于这种成像方式只有一个小孔能透过光线就会导致物体的成像亮度很低。为了解决亮度的问题，我们使用了透镜，虽然这样可以解决亮度的问题，但是由于透镜的制作工艺会使成像产生多种形式的畸变
转载
2024-03-19 12:24:52
85阅读
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
转载
2024-05-07 14:16:49
444阅读
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 ...
转载
2021-07-20 15:15:00
1332阅读
2评论
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
转载
2018-12-09 23:39:00
1241阅读
2评论
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
转载
2024-04-16 14:51:40
1873阅读
1评论
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
转载
2022-06-14 06:02:35
884阅读
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
转载
2024-04-16 14:29:06
855阅读
前言最近想深入学习OpenCV，于是打算翻译部分官方文档。由于是学生，水平有限，有些错误在所难免，望读者指正。原文地址用OpenCV进行相机标定相机诞生很久了。然而，直到20世纪后期廉价的针孔相机问世，相机才逐渐地走向千家万户。问题在于廉价也是有代价的：（图像）畸变严重。不过好处在于这些畸变是固定的，并且通过标定和一些重绘我们可以克服这个问题。除此之外，你可以通过标定得到相机原始单位（像素）与现实
转载
2024-05-17 07:00:43
123阅读
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
转载
2024-03-06 12:19:43
266阅读
张正友算法的原理：这里假定模板平面在世界坐标系Z=0的平面上：如下图，其中，K为摄像机的内参数矩阵，[X Y 1]T为模板平面上点的齐次坐标，[u v 1]T为模板平面上点投影到图象平面上对应点的齐次坐标，[r1 r2 r3]和t 分别是摄像机坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移向量。根据旋转矩阵的性质，即r1Tr2=0和||r1||=||r2||=1，每幅图象可以获得以下两
转载
2024-04-25 20:12:34
70阅读
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
转载
2023-11-02 09:07:14
501阅读
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
转载
2024-09-14 06:15:35
442阅读
双目相机标定在OpenCV中提供了示例程序，本来是非常简单的事情，但是当标定自己的双目相机的时候却发现同样的程序最后标出的结果却很差劲，直接表现就是最后进行行对齐的时候获得图像根本不能看，所以从新梳理了双目标定的过程，并给出了对双目标定结果的应用，比如在ORB-SLAM中，双目模式是需要进行双目图像矫正和对齐的，这时就可以使用OpenCV提供的函数接口完成这个过程，其过程如图所示：1.标定过程
转载
2023-09-29 11:55:16
517阅读
一、准备事先需要把标定图片放在images目录下： calibdata.txt的内容是标定图片的路径+图片文件名称：希望对大家有帮助！！！（目前我使用的VS是2019版本，opencv4_1_2）。二、代码#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <open
转载
2023-10-15 07:27:14
1228阅读
图片的原始链接中文链接
原创
2022-07-14 12:12:13
513阅读
1评论
