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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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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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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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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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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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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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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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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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
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
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2024-03-19 12:24:52
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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
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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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
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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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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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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
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2024-05-17 07:00:43
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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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