计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表
示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系
可得出 Xcam=x/dx+x0, Ycam=y/dy+y0 表示为矩阵形式
Xcam 1/dx 0 x0 x
Ycam = 0 1/dy y0 * y
1 0 0 1 1
相机坐标系与图像坐标系的关系是
既有可以写成
我们知道相机坐标系与世界坐标系的关系是
表达成矩阵表示为
可以推导出
(这里面的Xc ,Yc,Zc 也就是上面的X Y Z )其中
K= 就为相机的内参 R T 为相机的外参(好难编辑)
接下来就是说明一下使用MATLAB Opencv ,以及ROS环境下的Opencv进行相机校准
相机的标定主要有两种方法 :摄像头标定方法和摄像头自标定方法,典型的有:(1)Tsai(传统的标定方法) (2)张正友(介于传统与自标定方法之间)张正友标定法由于很简单
所以得到广泛 的应用,张正友标定法的步骤:
1、打印一张模板并贴在一个平面上;
2、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、求出摄像机的外参数(单应性矩阵)和内参数(最大似然估计) ;
5、求出畸变系数;
6、优化求精。
二、对于在matlab中进行相机标定是一件非常简单的事,因为在matlab官方网站,以及matlab中文论坛上都是有教程的,只需要找到标定模板就可以了,
matlab中文论坛的学习网址 http://www.ilovematlab.cn/thread-267670-1-1.html
详细相机标定过程请参考 http://www.mathworks.com/help/vi ... ator.html#btxr8c_-2
MATLAB相机标定教学视频 http://www.mathworks.com/videos/ ... h-matlab-81233.html
2.1 首先我们得准备软件matlab,安装matlab就按照网上的教程既可以安装成功了,不过安装过程可能遇到一些软件破解的一些问题,如果安装不上,
那就果断的换安装的软件版本, 其次就是准备标定魔板,我是直 接用A3的纸打印了标准的棋盘方格,自己百度一下标定棋盘网上有很多图纸可供下载,
http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration?action=AttachFile&do=view&target=check-108.pdf
我使用的就是check-108,其中108代表的是每个小方格的边长为108mm,使用A3的纸张打印,后来测量一下每个黑白方格的边长为35mm,
2.2 材料和软件都准备好了,我们在准备摄像头,我们有四个选择:(1)手机拍照 我们就标定手机的摄像头,(2)笔记本自带的摄像头,(3)使用带USB的的摄像头(4)网上提供的模板
2.2.1 手机摄像头标定,最好的方法是将手机固定,然后移动标定模板,改变模板的远近位置,以及翻转角度等等,如下图
这里面是我把标定模板给固定,改变手机的位置,这就导致拍出来的照骗有些事不能用的(可以试试),就会明白为什么会不能进行标定了,
这只是展示其中四张照片,当然拍下来的至少要20张不一样的照片,现在开始使用MATLAB进行标定了,
2.2.2当我们想标定笔记本的摄像头或者我自己外界一个摄像头的时候,就需要使用一个软件去获取摄像头的照骗,使用 Ecap软件就可以打开摄像头,并且捕捉照骗
可以捕获很多不同角度的关于标定模板的图片,至少需要20张,紧接着打开matlab,在命令行输入
>> cameraCalibrator 出现:
之后可以添加“add images”,然后选择我的模板的方格大小,默认是25mm 改为与实际模板一致的边长是35mm
也可以直接添加网上所提供的标定模板,
此标定模板为6*4 108mm 添加完选择“”calibrate“”有
右边出现一下统计图,左下角就是每个图片相对摄像头的远近和角度,点击保存calibration.mat文件,点击“Export camera parameters”出现标定的结果
到此MATLAB的相机标定就完成了
(虽然我写的很幸苦,但是我也只是想记录下我的实验过程,中间也遇到很多问题,这都是解决后的结果本来是1,2,3放在一起的
但是因为篇幅太长,只好将其分为三段,中间也丢失过好几次,然后又重新写,大神们看见就当是在看笑话,一笑了之即可,
我知道这其中没有什么创新可言,真实惭愧,谢谢)
版权所有,转载请注明出处
如果您觉得看完有所收获,欢迎扫一扫,可以资助一分,几分money,不在乎多少(我也是跟网上的大神们学的),不想挣钱娶媳妇的程序员不是好程序员,谢谢
点云PCL免费知识星球,点云论文速读。文章:Single-Shot is Enough: Panoramic Infrastructure Based Calibration of Multiple Cameras and 3D LiDARs作者:Chuan Fang1 , Shuai Ding, Zilong Dong, Hong...
本文提出一种新颖的方法,可以对3D lidar和带有标定板的相机进行全自动的外参标定,提出的方法能够从lidar的每一帧点云数据中利用强度信息提取标定板的角点。通过激光的反射强度和棋盘格颜色之间的相关性的约束来优化将棋盘格分割的模型,所以一旦我们知道了3D 点云中棋盘的角点,那么两个传感器之间的外部校准就转换成了3D-2D的匹配问题。...
三 , ROS 环境下 如何进行相机标定 刚开始做到的时候遇到一些问题没有记录下来,现在回头写的时候都是没有错误的结果了,首先使用ROS标定相机, 要知道如何查看节点之间的流程图 rosrun rqt_graph rqt_graph ,如何查看我们运行的节点 rosnode list, 查看运行的话题...
MP4 |视频:h264,1280×720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语+中英文字幕(根据原英文字幕机译更准确) |时长:4h 38m |大小解压后:1.65 GB 含课程文件 Maya的相机工具是所有3D包中最好的。在本课程中,作者亚伦·罗斯分享了Maya相机布局和动画的专家技术。Aaron从创建...