致敬“张正友标定” 此处“张正友标定”又称“张氏标定”，是指张正友教授于1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。张氏标定法已经作为工具箱或封装好的函数被广泛应用。张氏标定的原文为“A Flexible New Technique forCamera Calibration”。此文中所提到的方法，为相机标定提供了很大便利，并且具
计算机视觉：基于张正友法的相机标定理论及Matlab实现一、背景二、相机标定原理三、张正友标定法四、Matlab实现 更新日期：2020.12.22 环境：Win10+Matlab2020b一、背景计算机视觉的基本任务之一是从相机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而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映射关系是由相机成像的几何模型决定的，这些几
从一月到现在一直有一个问题比较烦人，就是这相机标定的问题，这个问题使用相机的人基本都会先去做这个，很多人在这问题上做研究，有很多种，基于各种模型的，而且算法都比较成熟。我们一开始就把问题想简单了，因为OPENCV说里面已经写好了，直接掉出来用就行了。实现确实如此，从开始就出OPENCV，用一周的之间就写了出来代码，拿别人的相片一看，呵呵呵，还行，结果和别人的差不多，那是就像这时到此结束了.....
针孔相机标定前段时间曾经做过一段时间的摄像头标定，这里对以前做的事情做一个总结。首先，介绍一下针孔相机的标定吧，主要还是代码解析和一些细节说明，为了让自己更好的理解相机标定。当时做摄像头标定是为了实现基于视觉测定摄像头检测目标的位置，通过摄像头测定相机的内参和外参之后，需要基于公式得到精确的坐标转换矩阵思路详解相机代码见 https://github.com/wisdom-bob/Camera_c
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2024-10-27 08:26:48
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1998年，张正友提出了基于二维平面靶标的标定方法，使用相机在不同角度下拍摄多幅平面靶标的图像，比如棋盘格的图像，然后通过对棋盘格的角点进行计算分析来进行相机标定（求解相机的内外参数）。标准棋盘格图像第一步：对每一幅图像得到一个映射矩阵（单应矩阵）H一个二维点表示，一个三维点可以用表示，其增广矩阵（齐次坐标表示）为以及。三维点与其投影图像点之间的关系为：式中，s为任意标准矢量，A矩阵为相机内参；R
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2024-04-25 19:17:32
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张正友针对径向畸变问题提出了一个新的求解摄像机内外参数的方法，即张氏标定法，该方法是介于传统标定和自标定之间的一种方法，它只需要摄像机对某个标定板从不同方向拍摄多幅图片，通过标定板上每个特征点和其像平面的像点间的对应关系，即每一幅图像的单应矩阵来进行摄像机的标定，由于该方法模板制作容易，使用方便，成本低，鲁棒性好，准确率高，因此得到了较为广泛的应用。该算法也属于两步法，摄像机和模板可以自由的移动，
目录0、张正友标定法论文1、张正友标定法1.0 旋转矩阵的性质1.1 求解单应性矩阵1.2 求解内参矩阵1.3 求解外参矩阵1.4 求解畸变系数1.5 非线性优化2、单应性矩阵有什么用3、非常感谢您的阅读！ 0、张正友标定法论文本篇博文参考张正友博士的两篇论文：Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientat
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2024-09-19 23:07:55
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时间紧张，先记一笔，后续优化与完善。 呆板学习算法是总离不开练习样本的，通常情况下，你找到的图片并非仅仅含有正样本的，而应该是同时含有正样本和负样本的图片；例如，你盘算利用呆板学习的算法来行进人脸测检，要需找到人脸的正样本（人脸图片）和负样本（非人脸图片），这个时候，正样本和负样本往往不是那么易容找到的（当然，人脸的练习样本前目在网上能找到很多
在Android应用开发中，OpenCV图像处理是非常重要的一部分，尤其是张正友标定。这一过程能够准确获取相机内外参数。本文记录了在Android平台上实现OpenCV张正友标定的过程，涵盖了背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景与案例分析。
### 背景描述
在计算机视觉中，相机标定是一个基础但至关重要的步骤。张正友标定法提供了一种通过一组已知的三维世界坐标点与其对应的图像坐标点进
本文主要介绍速腾聚创的RS-LIDAR-M1固态雷达激光与小觅相机左眼的联合标定过程，并介绍标定过程中的一些技巧与避雷，加快标定效率。最后给出运用标定结果进行投影的关键代码。一、安装autoware（为了标定完成后的可视化，可选，本文并未用到） 参考二、安装autoware相机和激光雷达联合标定工具 参考三、进行标定1.播放数据 播放事先采集好的标定数据包，命令如下：rosbag play you
张正友标定法一、概述基于2D平面靶的摄像机标定法，又称张正友标定法。该方法要求摄像机在两个以上不同的方位拍摄一个平面靶标，摄像机和2D平面靶表都可以自由移动，且内部参数始终不变，假定2D平面靶标在世界坐标系中的z=0，那么，通过线性模型分析就可以计算出摄像机参数的优化解，然后用最大似然发进行非线性求精。在这个过程中得出考虑镜头畸变的目标函数后就可以求出所需的摄像机内、外参数。这种标定方法既具有较好
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2024-06-14 23:35:30
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张正友 本科浙大,本来以为是中国人论文是中文呢,哎张正友的主页: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Calib/不过里面的棋盘格跟我的不一样啊,why???,我决定先看看中文的论文吧,我的首要任务是弄清楚输入输出,流程,怎么用吧matlab 跟 opencv上都有张正友的实现matlab calibration主页 :
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2024-05-21 15:29:12
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张正友标定法相机标定的目的当我们拿到一张图片，进行识别之后，得到的两部分之间的距离为多少像素，但是这多少像素究竟对应实际世界中的多少米呢？这就需要利用相机标定的结果来将像素坐标转换到物理坐标来计算距离（仅仅利用单目相机标定的结果，是无法直接从像素坐标转化到物理坐标的，因为透视投影丢失了一个维度的坐标，所以测距其实需要双目相机）。相机标定的第一个目的就是获得相机的内参矩阵和外参矩阵。相机标定的第二个
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2023-12-08 15:18:07
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最近在研究相机标定，看完张正友的论文之后还是有很多疑惑，搜索之后发现这篇文章对我解答了我的一些疑惑，所以将其转载，供以后查阅。 下面着重来讲一下著名的 张正友标定法 。=> 1. 预备知识=> 1.1. 从像素坐标系(u,v) 到 世界坐标系(Xw,Yw,Yw)这里直接拿上篇博文的结果，中间省去了其它坐标系直接的关系，直接给出，如下所示：公式如下：=> 1.2. 符号规定( N
张正友标定法属于二次标定，空间点与图像点的线性关系： S为任意的非零尺度因子，其中A为3*3的矩阵，，。主要思想是由不同的图片，计算出相机的内部参数矩阵和畸变参数，再具体到每张图片确定R、T。计算步骤：一、计算单映矩阵H ）H矩阵性质
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2024-05-16 08:57:04
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张正友标定的具体原理很多文章已经介绍，这里主要结合源代码对其中的基本原理及本人遇到的问题进行介绍。（仅介绍基本原理供本人复习，同时方便他人，如有问题，请及时指正勿喷）1. 标定基本思路介绍相机标定，即获取其内参、外参、畸变系数（内参与外参及相机成像模型的解释可以参考SLAM入门之视觉里程计）。 具体可以描述为 其中s为世界坐标系到图像坐标系的尺度因子，K为内参矩阵，具体为 [R T]为旋转矩阵与平
详解张正友相机标定原理（一）写在前面相机参数相机内外参世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系世界坐标系和相机坐标系相机坐标系和图像坐标系图像坐标系和像素坐标系世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系与相机参数 写在前面看到这篇文章的朋友们，大家好。本文的作者是一个懒惰的工科女，这是我在CSDN上的第一篇博客。开始写博客的目的很简单，就是想督促自己梳理学过的知识同时也能和大家在网络上
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2024-07-09 18:58:25
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最近在项目中需要在激光雷达（Lidar）和相机（Camera）之间进行标定，即需要标定出相机内参和外参，使用的标定方法是张正友标定法，这里给出其数学理论推导过程。论文原文：《A Flexible New Technique for Camera Calibration》目录1.基本方程2.标定平面到图像平面的单应性(Homography)3.内参约束条件4. 求相机标定参数1.基本方程这里参考原论
一直以来想写篇相机标定方面的东西，最近组会上也要讲标定方面东西，所以顺便写了。无论是
OpenCV还是matlab标定箱，都是以
张正友棋盘标定算法为核心实现的,这篇PAMI的文章<<A Flexible New Technique for Camera Calibration>>影响力极大，
张正友是zju的机械系出
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2023-07-08 21:26:44
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张正友相机标定法是张正友教授1998年提出的单平面棋盘格的相机标定方法。传统标定法的标定板是需要三维的，需要非常精确，这很难制作，而张正友教授提出的方法介于传统标定法和自标定法之间，但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点，而仅需使用一个打印出来的棋盘格就可以。同时也相对于自标定而言，提高了精度，便于操作。因此张氏标定法被广泛应用于计算机视觉方面。 &nb
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2024-01-19 09:54:59
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