监控摄像机 摄像机标定原理是什么呢?
摄像机标定原理是什么呢?
摄像机校准步骤:1。假设模板平面位于世界坐标系z=0平面上。2、 基本原则:3。其中k是相机的内部参数矩阵,[x y 1]t是模板平面上点的齐次坐标,[u v 1]t是投影到图像平面上相应点的模板平面上点的齐次坐标,[R1 R2 R3]和T分别是相机坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移向量。4、 根据旋转矩阵的性质,即r1tr2=0和| | | | | | | | | |=| | | | | | | | | | | | r2=1,每幅图像都可以得到以下两个对内部参数矩阵的基本约束。5、 由于摄像机有五个未知的内部参数,当拍摄的图像数大于或等于3时,K可以线性唯一地求解。
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。
在摄像机标定中,世界坐标系中标定点的坐标是如何确定的?
通常也定义为第一台摄像机的摄像机坐标系。原点位于相机的光学中心。那么,这个相机的投影矩阵是p=[I | 0]。也就是说,摄影机不会在世界坐标系中平移或旋转。这样,可以参照由第一照相机定义的世界坐标系旋转和平移其他照相机的位置。这样做的目的是简化计算。当然,你不必建立这样的世界坐标系。但是计算会更复杂。
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