opencv相机标定的参数 怎么解释相机九点标定法？

怎么解释相机九点标定法？

可以称之为焦点。

摄像机标定方法包括：传统摄像机标定方法、主动视觉摄像机标定方法和摄像机自标定方法。

在图像测量和机器视觉应用过程中，为了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关系，必须建立摄像机成像的几何模型，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数情况下，这些参数必须通过实验和计算得到。求解参数的过程称为摄像机标定。无论在图像测量还是机器视觉应用中，摄像机参数的标定都是一个非常关键的环节。标定结果的精度和算法的稳定性直接影响到摄像机工作的精度。因此，良好的摄像机标定是后续工作的前提，提高标定精度是科学研究的重点。

摄像机标定方法包括：传统摄像机标定方法、主动视觉摄像机标定方法和摄像机自标定方法。

传统的摄像机标定方法需要使用已知尺寸的标定对象。通过建立标定对象上已知坐标点与其像点之间的对应关系，利用一定的算法得到摄像机模型的内外参数。根据校准器的不同，可分为三维校准器和平面校准器。三维校准器可以用单幅图像进行高精度的标定，但高精度的三维校准器很难处理和维护。平面校准器比三维校准器制作简单，精度容易保证，但必须使用两幅或两幅以上的图像。传统的摄像机标定方法在标定过程中往往需要标定对象，标定对象的精度会影响标定结果。同时，有些场合不适合放置标定对象，这也限制了传统摄像机标定方法的应用。

用opencv的程序做摄像机标定，需要输入什么参数？

如果我们知道图像，我们就不知道摄像机如何通过摄像机校准失真。1： 只需给定一幅图像，就可以根据图像中的相关特征进行标定。总之，它采用的是直线的原理。2： 目前，最常用的标定方法是通过二维标定板和非线性优化的重建误差最小化方法对摄像机进行标定。它没有根据表面上的训练集进行校准。3： 畸变参数只是标定方法得到的参数的一部分，即两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。消除畸变的目的是使相机尽可能接近针孔相机模型，使相机的直线在成像时保持直线。

如何把matlab的标定结果导入opencv？

Opencv本身就是一个计算视觉的开源库。

opencv中的摄像机校准不应在开源库的哪个子库中使用。

要确定使用了哪些子库，您可以根据校准过程中使用的函数找到它们。

如何利用opencv计算图像畸变系数，并进行校正与摄像机标定？

如果图像已知，相机如何通过相机校准失真？1只需给定一幅图像，就可以根据图像中的相关特征进行标定，例如，图像中的物体具有直线度的特征。

一般是找出物体的边缘应该是一条直线，在上面取一些点，根据这些点，图像中物体的边缘又会被校正成一条直线。简而言之，就是运用直线是直线的原理。2目前，张正友在1998年提出的最常用的标定方法是根据小孔成像原理，通过二维标定板（平面标定板）对相机进行标定，并通过非线性优化使投影误差最小化。它没有根据表面上的训练集进行校准。当然，他写这篇文章不仅仅是为了纠正歪曲。畸变参数只是张正友相机标定方法得到的参数的一部分，即两个径向畸变系数和两个切向畸变系数。消除畸变的目的是使相机尽可能接近针孔相机模型，使相机的直线在成像时保持直线。常用的畸变校正算法都是基于这一原理。当然，有两种情况。例如，图像中没有线性对象。我们该怎么办？仍然可以校准吗？答案是肯定的。外极线约束可以用来校正图像失真。但是，这需要至少两个图像，必须在短时间内由同一台相机拍摄。

如何利用opencv计算图像畸变系数，并进行校正与摄像机标定？

如果你有一个基准图，你可以用这个基准图作为校正的基准：首先用cpselect工具选择控制点，然后用cp2tform计算校正模型，最后用imtransform对图像进行校正。有关具体用法，请参见帮助中的示例

opencv相机标定的参数 9点标定的简单算法 opencv相机标定

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。