使用相机以前，首先要进行相机标定，其原因是我们通过标定知道相机的内外参、得到内外参矩阵后可对相机拍摄的照片进行矫正，可以得到畸变较小的图像。而相机标定的输入就是相机所拍的多帧图片的角点坐标，以及标定板图像上所有角点的空间坐标(一般Z轴假设为Z=0)。相机标定后的输出就是相机的内外参数。 针对张正友标定相机的标定流程：1、获得多帧图片的角点坐标
转载
2023-12-29 20:50:09
97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
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
本文主要是对opencv单双目摄像头标定及其校正过程中用到的相关函数进行搜集整理，便于对另一片博客中的代码的理解。建议大家去opencv的官网检索原始函数定义，虽然是英文但是不妨碍使用。1、TermCriteria()函数说明： 定义迭代算法终止条件的类。函数形式：cv::TermCriteria::TermCriteria ( int type, int maxCount, double e
转载
2024-07-09 17:51:01
142阅读
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
这里相机标定主要内容包括：图像的采集、相机参数获取、TOOLBOX_calib可视化描述 一、相机标定感谢博主的代码分享，这里主要参考了一些（）下边是详细步骤代码：代码可以直接运行，只是有几条要求：1、要将照片路径换成自己的，照片获取很简单，只要打印一张棋盘格，用手拿着在不同位置用摄像头拍摄就可以了2、下边头文件很多，有些没有用，如果出现找不到头文件的问题就把相应头文件删除就行了3、棋盘
转载
2024-08-27 14:06:33
404阅读
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
转载
2023-10-31 16:57:03
130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
# 使用 OpenCV 进行双目相机标定的完整指南
在计算机视觉领域，双目相机标定是一个非常重要的过程，它可以帮助我们校正两台相机之间的几何关系，从而获得真实场景的深度信息。本指南将逐步带您了解如何使用 Python 和 OpenCV 来实现双目相机的标定。
## 一、双目相机标定的流程
在开始之前，我们需要明确整个标定过程的基本步骤。以下是流程的表格展示：
| 步骤 | 说明 |
|--
原创
2024-09-13 04:35:29
857阅读
标记位置的精细化//根据相机的旋转，调整标记的姿态
//marker:捕获到的标记
std::rotate(marker.points.begin(), marker.points.begin() + 4 - nRotations, marker.points.end()); 在捕获到标记后并且根据标记编码筛选后，我们应该重新定义它们的角。这步有助于下面估计标记的3d形态
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
转载
2024-06-05 04:23:28
154阅读
