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相机标定的原理及实现

摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系转换为相机坐标系，再由相机坐标系转换为图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵P的过程。...2、相机标定的实现相机标定的目的：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。...在棋盘标定图上绘制找到的内角点（非必须，仅为了显示）相机标定对标定结果进行评价查看标定效果——利用标定结果对棋盘图进行矫正我准备的是下图这种格子数为7×5，内角点为6×4的棋盘格图片，手机型号为荣耀...:", dst1.shape) 代码中的9、10、21、35行中的角点数根据自己的棋盘格大小进行更改。

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张正友相机标定Opencv实现以及标定流程&&标定结果评价&&图像矫正流程解析（附标定程序和棋盘图）

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。...查看标定效果——利用标定结果对棋盘图进行矫正利用求得的相机的内参和外参数据，可以对图像进行畸变的矫正，这里有两种方法可以达到矫正的目的，分别说明一下。...第五个参数size，摄像机采集的无失真的图像尺寸；第六个参数m1type，定义map1的数据类型，可以是CV_32FC1或者CV_16SC2；第七个参数map1和第八个参数map2，输出的X/Y坐标重映射参数...\n"; //以下是摄像机标定 cout<<"开始标定………………"; /*棋盘三维信息*/ Size square_size = Size(10,10); /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小

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配备全向摄像机和无共视LiDAR的混合3D-SLAM系统

由于LiDAR的非共视扫描特性，提出了一种自动的无目标共同标定方法，用于同时标定全向摄像机的内参和摄像机与LiDAR的外参，这对于在测绘和地图制定任务中将颜色和纹理信息引入点云是至关重要的。...通过单一的全向非共视Livox Mid-360 LiDAR，可以保证两种模式下点云的一致性。引入了全向摄像机以补充全向LiDAR。提出了一种新颖的自动无目标共同标定方法，同时标定内参和外参数。...，并选择了30个手动选定的棋盘格作为参考集合。...结果表明，随着棋盘格数量的增加，标定更加准确和稳定。然而，基于目标的方法需要在传感器周围均匀而密集地放置许多棋盘格，并手动选择适当的棋盘格，这在实地操作中可能是不可行的且耗时费力。...与基于目标的内参标定方法的比较：(a) 三十个棋盘格的位置；(b) 基于目标的标定（蓝色）和提出的共同标定（橙色）的投影误差图。

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相机标定——张正友棋盘格标定法

具体来说：当我们用摄像机拍照时，从照片里得到一些空间信息（比如距离，尺寸等），是要利用二维图像得到三维信息。我们拍照的时候把空间物体信息通过摄像机变成了二维图像，这个过程本来是不可逆的。...但如果我们可以找到一个摄像机的数学模型，就可以：从二维图像+模型逆推得到原来三维信息。标定就是在找这个模型。相机标定可以做什么？...之所以我们用棋盘作为标定物是因为平面棋盘模式更容易处理（相对于复杂的三维物体），但与此同时，二维物体相对于三维物体会缺少一部分信息，于是我们会多次改变棋盘的方位来捕捉图像，以求获得更丰富的坐标信息。...标定板需要是黑白相间的矩形构成的棋盘图，制作精度要求较高，如下图所示：常用术语标定步骤： 1、打印一张棋盘格，把它贴在一个平面上，作为标定物。...2、通过调整标定物或摄像机的方向，为标定物拍摄一些不同方向的照片。 3、从照片中提取棋盘格角点。 4、估算理想无畸变的情况下，五个内参和六个外参。

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张正友标定法示例 (含源代码)

好了，现在主要说一下标定过程，并附上博主自己调用Opencv接口编写的代码。 1.拍摄棋盘格图片，8幅左右合适，文献里说n=8时，最小二乘法计算内参有稳定解。所以我就拍了9幅。 ? 2....读取棋盘格图像，提取角点（注意：都是内角点）。为了提高角点提取精度，进一步进行亚像素角点的提取，附上亚像素角点提取后的棋盘格图像。 ? 3....开始摄像机标定，opencv1.0 2.0版只有一种摄像机标定模型，就是普通的小孔成像模型，在cv：：空间下。而从opencv3.0开始，新增了一种鱼眼相机标定模型，在fisheye::空间下。...根据opencv官方文档的建议，在畸变程度较大的广角镜头（比如：鱼眼镜头）上进行摄像机标定和畸变校正，最好是用fisheye模型，该模型在图像边缘畸变程度很大的地方比普通相机模型的效果要好。 ?...5.保存标定结果，写入txt文件，主要是内参（归一化焦距,fx,fy; 光心坐标cx,cy；以及畸变系数k1,k2k3...） ?

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8.图像视觉(1) --鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正

关键字：鱼眼摄像头；摄像头标定；图像畸变矫正 ---- 1、鱼眼摄像头介绍鱼眼摄像机可以独立实现大范围无死角监控的全景摄像机，其概念与初级成品诞生已久，但成熟商用产品直到08年才正式出现。...又因为国内安防方面的标准大多围绕模拟摄像机与网络摄像机展开，故此对于全景摄像机还没有较为统一的标准定义，使得在具体到某些项目实施的过程中会存在认同度方面的问题。...总的说来，当下主流全景摄像机采用吊装与壁装方式可分别达到360°与180°的监控效果，而某些只有120°到130°视场角的摄像机，因为能达到客户对一个较为开阔面积的监控诉求，亦可被称为全景摄像机。...add images，程序会要求输入棋盘的边长，这个要自己进行测量，当然测量要尽量准确。...以棋盘为中心的相机的位姿图以相机为中心的棋盘的位姿图最后选择export camera parameters，将我们需要的内参进行导出。

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摄像机标定(2) 张正友标定推导详解

转载请注明：转载自祥的博客原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756235 ---- 上一篇文章讲了摄像机的标定的基础知识...首先看一下，图像平面与标定物棋盘格平面的单应性。因为标定物是平面，所以我们可以把世界坐标系构造在 Z = 0 的平面上。然后进行单应性计算。...所以至少需要4组对应的点。所以有 4组 (X,Y) => (u,v)就可以算出，图像平面到世界平面的单应性矩阵H ，这也是张正友标定采用四个角点的棋盘作为标定物的一个原因 (？不知道是否正确) 。...那就是 3张不同的标定平面的照片，我们大多是通过改变摄像机与标定板间的相对位置来获得不同的标定照片。...英文部分也提出了3张图片的作用 ( 不懂的可以再看看前面的分析 ) 应用上述公式解出b后，就得到了B，在进行 cholesky分解就可以得到摄像机内参矩阵A 。 => 2.3.

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计算机视觉-相机标定(Camera Calibration)

1.相机标定基本原理 1.1 简介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。...无论是在图像测量或者机器视觉应用中，摄像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摄像机工作产生结果的准确性。...因此，做好摄像机标定是做好后续工作的前提，是提高标定精度是科研工作的重点所在。其标定的目的就是为了相机内参、外参、畸变参数。...这一步是三维点到二维点的转换，包括 K K K（相机内参）等参数；同步标定内部参数和外部参数，一般包括两种策略s: 光学标定: 利用已知的几何信息(如定长棋盘格)实现参数求解。...标定过程，摄像机的光圈、焦距不能发生改变，改变需要重新标定。

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真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解

我用自己的手机拍摄，拍摄移动时尽量保证平行移动。一、摄像机标定 1.内参标定　　摄像机内参反映的是摄像机坐标系到图像坐标系之间的投影关系。...摄像机内参的标定使用张正友标定法，简单易操作，具体原理请拜读张正友的大作《A Flexible New Technique for Camera Calibration》。...我用手机对着电脑拍摄各个角度的棋盘格图像，棋盘格图像如图所示： ? 　　使用OpenCV3.4+VS2015对手机进行内参标定。...比如：我拍摄这样两幅图像，以后用来进行立体匹配和虚拟视点合成的实验。 ? ? 　① 利用摄像机内参进行畸变校正，手机的畸变程度都很小，校正后的两幅图如下： ? ? 　　...，float类型输出：　　depthMap ----深度图，16位无符号单通道，CV_16UC1 */ 　　注：png的图像格式可以保存16位无符号精度，即保存范围为0-65535，如果是mm为单位

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结构光视觉传感器的标定

其中：（u,v）是特征点的图像坐标，（u0,v0）光轴中心的图像坐标，（kx ky ）是X 轴，Y 轴方向的放大系数，（xc yc zc）是特征点在摄像机坐标系下坐标， Mc 是摄像机内参数矩阵。...相机参数标定：采用张正友提出的基于2D平面棋盘格的摄像机标定方法，利用Matlab摄像头标定工具完成相机参数的标定。摄像机标定工具箱主窗口： ? 用于摄像机标定的棋盘格图像： ?...得到摄像机内参数矩阵： ? 结构光平面参数标定：首先，激光器投射结构光平面到平面棋盘格上形成激光条纹，并通过CCD 摄像机采集激光条纹图像。然后，对图像进行处理，提取激光条纹上的两个特征点。...保持摄像机和棋盘格的位置姿态不变，打开激光器让条纹投射到棋盘格上，再采集一幅图像如图 (b) 所示： ?...标定棋盘格平面内任意一点与法向量关系 ? 由上图可知： ? 由特征点的图像坐标Pf 与其在摄像机坐标系下的三维坐标P 之间的关系知： ? 得到棋盘格上任意一点在摄像机坐标系下的zc 坐标 ?

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OpenCV相机标定全过程

（可以是8位单通道或三通道图像）；第二个参数是棋盘格内部的角点的行列数（注意：不是棋盘格的行列数，如棋盘格的行列数分别为4、8，而内部角点的行列数分别是3、7，因此这里应该指定为cv::Size(3...：使用该参数时，将包含有效的fx,fy,cx,cy的估计值的内参矩阵cameraMatrix，作为初始值输入，然后函数对其做进一步优化。...OutputArray map1, OutputArray map2) cameraMatrix，摄像机内参数矩阵...distCoeffs，摄像机的5个畸变系数，(k1,k2,p1,p2[,k3[,k4,k5,k6]]) R，在客观空间中的转换对象 newCameraMatrix，新的3*3的浮点型矩矩阵...*/ cv::Mat cameraMatrix = cv::Mat(3, 3, CV_32FC1, cv::Scalar::all(0)); /* 摄像机内参数矩阵 */ cv::Mat

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自动驾驶汽车的伪激光雷达-双目立体视觉

从摄像机坐标到像素坐标的转换称为内参标定，它获取的是相机的内部参数，如焦距、光心等… 内参我们常称之为K的矩阵。...内参标定，通常使用棋盘和自动算法获得，如下图我们在采集标定板时，将告诉算法棋盘上的一个点（例如世界坐标系点 0, 0 , 0）对应于图像中的一个像素为（545，343）。...为此，相机标定必须用摄像机拍摄棋盘格的图像，在得到一些图像和对应的点之后，标定算法将通过最小化平方误差来确定摄像机的标定矩阵。得到标定参数后为了得到校正后的图像，需要进行畸变校正。...双目视觉的对极几何我们知道双目立体视觉是基于两幅图像来寻找深度的，人类的眼睛就像两个相机，因为两只眼睛从不同的角度观察图像，所以他们可以计算两个视角之间的差异，并建立距离估计。...假设我们有以下两张实际场景下的图片，并且我们我们已经获取了双目相机的外参矩阵。此时我们计算视差图的步骤。将投影矩阵分解为摄像机内参矩阵, 以及外参, .

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镜头畸变校正

背景对于常见的镜头径向畸变和切向畸变，在硬件已经无法继续优化时，需要后处理进行校正模型一些针孔摄像机会对图像产生严重的畸变，主要有两种畸变: 径向畸变和切向畸变。...例如，下图显示了一个棋盘的两个边缘用红线标记的图像。但是，你可以看到棋盘的边界不是一条直线，与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。...内参摄像机的固有参数是特定的。它们包括像焦距 (f_x，f_y)和光学中心 (c_x，c_y) 这样的信息。所述焦距和光学中心可用于创建摄像机矩阵，该矩阵可用于消除由于特定摄像机的镜头而产生的畸变。...相机矩阵对于特定的相机来说是独一无二的，所以一旦计算出来，就可以在同一个相机拍摄的其他图像上重复使用。...如果已经知道相对位置的特定点(例如棋盘上的方角)，并且知道这些点在真实空间中的坐标，也知道图像中的坐标，在这种情况下就可以求出畸变系数。为了获得更好的结果，至少需要10组对应点的数据。

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5_相机标定_1_标定板选取与角点绘制

一、旋转矩阵与平移向量对于每一幅相机得到的特定物体的图像，我们可以在摄像机系统上用旋转和平移来描述物体的相对位置。如下图。通常任何维的旋转可以表示为坐标向量与合适尺寸的方阵的乘积(旋转矩阵)。...对相机而言，OpenCV内参矩阵有4个参数(fx,fy, cx和cy),因此对每个场景需要解10个参数(相机内参在不同场景保持不变)。则对应一个平面物体，每个场景有8个固定参数。...因为不同视角下旋转和平移6个参数会变，对于每一个场景用来求解相机内参矩阵的两个额外参数需要约束。即求解全部几何参数至少需要两个视角。二、标定板原理上，任何合适的表征物体都可以用作标定物体。...给定一个棋盘图像，可以使用OpenCV函数findChessboardCorners()来定位棋盘的角点。该函数的输入是包含棋盘的单幅图像。此图像必须是8位灰度(单通)图像。...最后一个参数用来定义一个或多个滤波，有助于找到棋盘上的角点。函数接口找到所有角点返回true。 1、棋盘上的亚像素角点用来获取更准确的角点。

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机器视觉-相机内参数和外参数

告诉你现实世界点(世界坐标)是怎样经过旋转和平移，然后落到另一个现实世界点(摄像机坐标)上。 2).内参数矩阵。...2、摄像机内参、外参矩阵在opencv的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解：外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动...摄像机内参矩阵：其中，fx，fy为焦距，一般情况下，二者相等，x0、y0为主点坐标（相对于成像平面），s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0 摄像机外参矩阵：包括旋转矩阵和平移矩阵旋转矩阵和平移矩阵共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系... 二、一些疑问 Q1：标定时棋盘格的大小如何设定，对最后结果有没有影响？ A：当然有。...在标定时，需要指定一个棋盘方格的长度，这个长度(一般以毫米为单位，如果需要更精确可以设为0.1毫米量级)与实际长度相同，标定得出的结果才能用于实际距离测量。

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SLAM初探（二）

相机标定相机的内参矩阵在OpenCV的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解：外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动，...因此，在图像拼接或者三维重建中，就需要使用外参来求几幅图像之间的相对运动，从而将其注册到同一个坐标系下面来内参：下面给出了内参矩阵，需要注意的是，真实的镜头还会有径向和切向畸变，而这些畸变是属于相机的内参的...摄像机内参矩阵： ?...可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。显示分辨率一定的情况下，显示屏越小图像越清晰，反之，显示屏大小固定时，显示分辨率越高图像越清晰。...在OpenCV中我们使用张正友相机标定法通过10幅不同角度的棋盘图像来标定相机获得相机内参和畸变系数。

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无人机红外相机的畸变矫正

畸变参数属于相机的内参，和焦距，像素大小等内参类似，一经出厂就固定，和拍摄物体的远近没有关系。...联立上面几个公式可以得到在理想无畸变的情况下，从世界坐标系一点到像素坐标系上对应点的变换公式[2]：其中，(U,V,W)为世界坐标系下一点的物理坐标，(u,v)为该点对应的在像素坐标系下的像素坐标...棋盘格标定法理论思路相机的标定有许多方法，最广泛使用的是张正友教授于1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。...）从不同角度拍摄若干张模板图像（3）检测出图像中的特征点（4）由检测到的特征点计算出每幅图像中的平面投影矩阵H （5）确定出摄像机的参数首先需要打印一张图片，可以直接用网上的资源直接打印，棋盘格...这里的标定纸建议贴在硬纸板上，或者直接购买一些标定板，这样可以保证棋盘格上的角点始终为同一平面，否则像图中我的棋盘纸出现弯折，影响模型计算。

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一次实践：给自己的手机摄像头进行相机标定

不过目前比较流行且成本最低的办法就是使用棋盘格标定板了，也就是所谓的张正友标定法。那么棋盘格标定板哪里来呢？...// 转换图像为灰度 cv::Mat grayImage; cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 寻找棋盘格角点...，就是通过函数findChessboardCorners提取棋盘格图片的角点，将其传入calibrateCamera函数中，就得到了最终的解算成果，也就是内参矩阵。...imageSize：输入图像的尺寸（宽度和高度），单位为像素。 cameraMatrix：输出的摄像机内参矩阵，也就是公式(1)中的 K ，为3X3矩阵。...distCoeffs：输出的摄像机的畸变系数，通常为1X5或1X8的向量，包含径向和切向畸变系数。 rvecs：输出的旋转向量集合，可以转换成公式(1)中的 R 。

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OJ：寻找独一无二的数

1.问题描述： 2.分析问题：先看看下面的代码的结果是多少？...main() { int ret = 3 ^ 3 ^ 5 ^ 5 ^ 7; printf("%d\n", ret); return 0; } ^是异或符号，表示两个数化成二进制以后，如果位数上的数字不一样就为...题目说，只有一个数字出现过一次，其他的数字都出现过偶次，那么这些数字同时异或以后，结果为0，然后用0与只出现过一次的数字异或，结果还是那个数字，0^3=3. 3.最终代码： #include<stdio.h

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slam标定(一) 单目视觉

二、基本原理 2.1 单应性矩阵单目内参与畸变矫正采用的是张正友标定法，是张正友教授1998年提出的单棋盘格摄像机标定方法。...2.2 内参的计算旋转矩阵是酉矩阵，故有以下性质：将带入可得：由上式可知，一个单应性矩阵可以提供两个方程，内参矩阵至少包含4个参数，至少需要2个单应性矩阵，因此至少需要两张棋盘格图片进行标定...假设我们采集了n副棋盘格图像，每幅图像由m个角点，设第i幅图像上的角点在图像上的投影点为：通过角点的概率密度函数构造似然函数：将似然函数最大化，即上式最小，我们选择LM(Levenberg-Marquardt...2.3 畸变计算按照第一节的畸变模型公式进行计算，将其带入到上述优化函数，进行LM迭代优化，即可将内参与畸变一起计算完成。...标定完成后会生成一个pdf总结文档以及对应的内参畸变yaml文件，其中pdf文档首页如下所示： ?

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