内容简介：计算机视觉中，相机标定的重要性不言而喻，前面在公众号【视觉IMAX】中写过有多篇文章是关于相机标定的，包括相机内外参数标定步骤主要包括如下：Zhang方法：由张正友提出，OpenCV等广泛使用。在Zhang方法之前，一般都是使用立体靶标，对于立体靶标，很难计算其特征点的三维坐标。
计算机视觉中，相机标定的重要性不言而喻，前面在公众号【视觉IMAX】中写过有多篇文章是关于相机标定的，包括 一分钟详解OpenCV之相机标定函数calibrateCamera() ， 从零开始学习「张氏相机标定法」 ，但是，今天还想再次聊一聊相机标定，进一步加深对其基本方法与概念的理解。
一 基本问题
相机内外参数标定步骤主要包括如下：
-
考虑相机线性模型：
-
解算 项；
-
分解内、外参数；
-
考虑非线性项。
Zhang方法：由张正友提出，OpenCV等广泛使用。在Zhang方法之前，一般都是使用立体靶标，对于立体靶标，很难计算其特征点的三维坐标。
Zhang方法特点：使用平面靶标摆多个pose（可未知）。
Zhang方法标定步骤： （1）对一个pose，计算单应性矩阵； （2）有三个以上pose,根据各单应矩阵计算线性相机参数； （3）使用非线性优化方法计算非线性参数。
二 Zhang方法
- 第一步：求解单应矩阵——基本方程 Zhang方法的特点：使用平面靶标摆多个pose。
由于特征点在平面上，我们此处令Z=0，则有上图中的表达式，也可看出：单应矩阵H为3x3的矩阵。
那么如何求解单应矩阵，建立内参数方程呢？
注：由于Z=0，故而上图中 一项没有，也即为0。
对应每一个pose，可得到上述两个方程。
- 第二步：求解内参数——建立方程
**注：**具体的详细步骤，可参考《Learning OpenCV3》。
-
第三步：求解外参数
-
第四步（最后一步）：非线性畸变参数求解
注：Zhang方法呢，只考虑了径向畸变，对于OpenCV等 工具 包里，考虑了其他畸变。简单来说，计算畸变参数，主要是利用了重投影方法。
以上所述就是小编给大家介绍的《再谈相机标定》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
- [译] 同时使用多个相机流 — Android 相机介绍
- 一块玻璃也可以是相机，新型无镜头相机助力计算机视觉
- iOS 上的相机捕捉
- 使用Android相机进行颜色检测
- 使用 GPUImage 实现一个简单相机
- CameraX：Android 相机库开发实践
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
