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基于立体标定件的双目视觉目标测量方法作者：蓝畋华云松来源：《软件》2020年第06期摘要：为了实现双目摄像机对目标物测量精度的提升，本文提出一种基于立体标定件的双目立体视觉目标物测量方法。
在摄像机标定步骤中，本方法在传统标定方法基础上，利用立體标定件的几何特性以及相邻面的图像冗余对初步标定的内外参矩阵进行修正，提升标定数据的精确性，然后利用SGBM（Semi-Global Block Matching）立体匹配算法对校正后的左右图像进行匹配，获取测量物上各点的三维坐标值，从而实现对目标物的尺寸测量。
分别用不同的物体进行测量后，实验结果证明本方法能将误差控制在1 mm以内，具有较好的准确性。
关键词：双目立体视觉测量;立体标定件;相机标定;立体匹配中图分类号： TP317.4 文献标识码： A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.020本文著录格式：蓝畋，华云松. 基于立体标定件的双目视觉目标测量方法[J]. 软件，2020，41（06）：9195【Abstract】： In order to improve the measurement accuracy of the target by the binocular camera， a binocular stereo vision target measurement method based on stereo calibration parts is proposed in this paper. In the camera calibration step， based on the traditional calibration method，this method uses the geometric characteristics of the three-dimensional calibration part and the image redundancy of adjacent surfaces to modify the initial calibration internal and external parameter matrix to improve the accuracy of the calibration data. The Semi-Global Block Matching algorithm matches the corrected left and right images to obtain the three-dimensional coordinate values of the points on the measurement object， thereby achieving the measurement of the size of the target object. After measuring with different objects， the experimental results prove that the method can control the error within 1mm， and has better accuracy.【Key words】： Binocular stereo vision measurement; Stereo calibration; Camera calibration; Stereo matching0 引言人眼能够轻松的感知物体在空间中的位置，但无法实现对三维空间物体的精准测量。
双目相机标定方法
双目相机标定是指通过对左右两个相机的参数进行精确的测量，从而实现双目相机的立体成像。
该技术被广泛应用于机器视觉、自动驾驶、虚拟现实等领域。
双目相机标定的基本步骤如下：
1. 采集图像对：在标定时，需要采集一组左右两个相机拍摄同一个场景的图像对。
这些图像对需要保证场景中的物体在两个图像中的位置是一致的。
2. 提取角点：通过使用角点检测算法，可以从图像中识别出一些显著的特征点。
这些特征点可以用于后续的相机参数计算。
3. 计算相机内参：通过对角点进行分析，可以计算出相机的内参矩阵。
内参矩阵包括了相机的焦距、主点等参数。
4. 计算相机外参：在得到相机内参后，需要通过三维重建等方法，计算出相机的外参矩阵。
外参矩阵包括了相机的位置、姿态等信息。
5. 验证标定结果：在完成标定后，需要进行一系列的验证步骤，以确保标定结果的准确性和可靠性。
总之，双目相机标定是一项复杂的任务，需要依靠精确的算法和高质量的图像数据。
通过正确地执行标定步骤，可以获得高精度的相机参数，为后续的立体视觉任务打下坚实的基础。
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《基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法研究》篇一一、引言在三维重建、机器视觉、立体测量等领域中，双目立体视觉技术具有重要地位。
而为了获得高精度的双目视觉系统，准确的相机标定是必不可少的步骤。
本文旨在研究基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法，通过分析棋盘格和圆标定物的特点，结合双目相机的成像原理，提出一种高效、准确的标定方法。
二、相关技术背景2.1 棋盘格标定法棋盘格标定法是计算机视觉中常用的一种相机标定方法。
该方法通过拍摄包含棋盘格的图像，并检测棋盘格的角点位置来获得相机的内参和外参。
由于棋盘格具有明显的特征点，易于被检测和定位，因此该方法具有较高的精度和稳定性。
2.2 圆标定物法圆标定物法是一种基于圆特征的相机标定方法。
该方法通过拍摄包含圆标定物的图像，并检测出圆心位置来获得相机的参数。
与棋盘格相比，圆标定物具有更好的旋转不变性和尺度不变性，能够更好地适应不同的拍摄环境和角度。
三、基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法3.1 棋盘格与圆标定物的结合本文将棋盘格和圆标定物相结合，提出一种新的双目相机标定方法。
该方法首先利用棋盘格标定法获取相机的初始参数，然后通过拍摄包含圆标定物的图像，利用圆心位置对相机参数进行进一步优化。
3.2 标定过程（1）准备阶段：制作棋盘格和圆标定物，并将其放置在双目相机的视野范围内。
（2）拍摄阶段：分别拍摄包含棋盘格和圆标定物的图像，并确保图像清晰、无畸变。
（3）角点与圆心检测：利用计算机视觉算法检测棋盘格的角点位置和圆标定物的圆心位置。
（4）参数估计：根据检测到的角点和圆心位置，利用相机成像原理和双目立体视觉技术，估计相机的内外参数。
（5）参数优化：利用非线性优化算法对相机参数进行优化，以提高标定的精度和稳定性。
四、实验与分析为了验证本文提出的基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法的可行性和有效性，我们进行了大量的实验和分析。
实验结果表明，该方法能够有效地提高双目视觉系统的精度和稳定性，具有较高的实用价值。
双目立体视觉测量系统的标定杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2016(024)002【摘要】考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法.该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量.通过标定实验对本文提出的方法进行了验证.结果表明:该方法标定精度能够达到0.51％,可以较高精度地标定双目测量系统.由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定.【总页数】9页(P300-308)【作者】杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【作者单位】大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP391;TB92【相关文献】1.基于双目立体视觉的大范围光笔测量系统研究 [J], 肖伟红;王彬;郑光辉;漆振华2.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 马俊;3.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 何万涛;梁永波;李景贺4.基于双目立体视觉的小型工件测量系统 [J], 赵琛; 江卫华5.双目立体视觉测量系统的精度分析 [J], 杨洪涛;何海双;李莉;张荣荣;张宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
双目视觉系统相机标定研究作者：韩爱平来源：《科学与财富》2018年第22期摘要：双目立体视觉能够将道路场景内的三维空间信息进行快速复原，从而对运动目标完成三维空间的追踪及定位，将大大提升道路交通监控的智能化和自动化。
其研究实质主要是怎么利用二维成像技术从左右两幅图像复原到所需场景的三维空间信息。
在双目立体视觉实现中，相机标定技术是一种重要方法，在此本文介绍相机标定实现方法，并给出了基于MATLAB软件实现相机标定实例。
关键词：双目立体视觉；相机标定；内、外参数标定0 前言一个完整的双目立体视觉系统，首先使用左右各一台摄像机从不同角度同时获得三维客观景物的两幅二维数字图像，然后基于双目视差原理计算得到客观景物的数字三维信息，最后利用三维数据在计算机中虚拟出现实中客观景物的三维几何形状。
双目立体视觉技术需要通过视频数据提供更多的信息，因此相机标定技术不可或缺[2]。
本文介绍相机标定概念，并给出基于MATLAB软件的标定实例。
1 相机标定概念与方法在计算机视觉中，二维图像上的点和三维空间物体表面相应点之间存在一种变换关系，而这种关系是由相机成像的几何模型来决定的，该成像模型的几何参数称为相机参数，确定这些几何参数的过程称为相机标定。
相机标定的过程便是求解其内部参数和外部参数的过程。
由于内部参数只与相机本身的参数有关，所以在确定好内部参数后，重要的是进行外部参数的标定。
按照标定的基本思想差距，相机标定方法大体可分为三种：传统标定法、相机自标定法和基于主动视觉标定法[2]。
在世界坐标系中，普遍情况下是以实际图像中某个固定参考点当作世界坐标系的原点。
而在张正友算法中以标定物上特殊点当作世界坐标系的原点，并且世界坐标系的X轴和Y轴和标定物平行、Z轴和标定物垂直。
对于张正友算法标定点选取，一般选择能均匀分布于整个图像的一些点。
对于相机标定精度而言，选取点越多，反应图像信息越完整，因而得到结果越好。
可随着点数不断增加，运算量也不断增加，同时增多点数带来精度升高的效果随着点数增加而逐步削弱。
双目立体配准标定常用方法嘿，咱今儿就来唠唠双目立体配准标定常用的那些法子！你想想啊，这双目就好比咱的两只眼睛，要让它们能精准地配合，那可得有一套好办法才行嘞！先来说说基于特征点的方法。
这就好比是在茫茫人海中，通过一些特别的标志来找到对应的人。
咱在图像里找到那些明显的特征点，然后让两个图像里的这些点对上号。
这就像玩拼图一样，把这些特征点拼到一块儿，让图像能完美重合。
这可不是件容易的事儿啊，但一旦做好了，那效果可杠杠的！还有基于区域的方法呢。
这就像是把图像分成一块一块的区域，然后比较这些区域的相似性。
就好像分辨两块布料是不是一样的材质，得仔细瞅瞅它们的纹理啊、颜色啊啥的。
通过这样细致的比较，让双目能更好地协同工作。
再讲讲主动式的方法。
这就有点像主动出击，给图像加点特别的东西，让配准标定变得更容易。
比如说发射一些特定的光线或者图案，然后根据这些来进行精准的调整。
这就好比给双目配上了专门的导航，让它们能更准确地找到自己的位置。
你说这双目立体配准标定难不难？那肯定难啊！但咱不能因为难就退缩呀！就像爬山一样，虽然过程辛苦，但登顶后的风景那叫一个美！这些方法不就是我们攀登的工具嘛，用好了就能看到更精彩的世界。
咱再回过头想想，要是没有这些方法，那双目立体成像不就乱套啦？啥都看不清，那多糟糕呀！所以说呀，这些常用方法可真是太重要啦！它们就像是一双双神奇的手，把双目立体配准标定这件事儿变得有条有理。
咱生活中好多地方都得用到双目立体配准标定呢，像机器人导航啦，三维重建啦，这些都离不开它。
那这些方法不就成了幕后的大功臣嘛！所以啊，咱可得好好研究研究这些方法，让它们发挥出最大的作用。
可别小瞧了它们，它们虽然看起来不起眼，但真的是能解决大问题嘞！咱得像珍惜宝贝一样对待它们，让它们为我们的生活带来更多的便利和惊喜！咋样，现在是不是对双目立体配准标定常用方法有了更深的认识啦？。
双目摄像头标定方法摄像头标定是计算机视觉领域中的重要步骤，它用于确定摄像头的内外参数，以便将图像坐标转换为世界坐标。
双目摄像头标定是指对双目摄像头进行内外参数的标定，以实现双目立体视觉的应用。
本文将介绍一种常用的双目摄像头标定方法。
1. 准备工作在进行双目摄像头标定之前，需要准备一些必要的工具和设备。
首先，你需要一对双目摄像头，确保两个摄像头之间的距离固定不变。
其次，你需要一个标定板，可以是黑白棋盘格或者其他图案。
最后，你需要一台计算机和相应的图像处理软件。
2. 标定板的选择标定板是进行双目摄像头标定的关键，不同的标定板对标定结果有一定的影响。
常见的选择是黑白棋盘格，因为其具有明显的边缘和角点，便于提取和匹配。
标定板的大小应该适中，既能够容纳足够的角点，又能够放置在摄像头视野范围内。
3. 角点提取将标定板放置在摄像头的视野范围内，保持标定板平整且不发生形变。
通过摄像头采集一系列图像，然后使用图像处理软件提取标定板上的角点。
角点提取的目的是为了后续的角点匹配和计算。
4. 角点匹配将左右两个摄像头采集到的图像进行角点匹配，找出对应的角点对。
这可以通过计算角点之间的距离和角度来实现。
由于双目摄像头具有一定的视差，因此在角点匹配时需要考虑到视差的影响。
5. 内参数标定内参数标定是指确定摄像头的焦距、主点和畸变参数。
通过采集一系列的图像，可以使用相机标定的方法来计算这些参数。
其中，最常用的方法是张正友标定法。
该方法利用了标定板上的角点信息，通过最小二乘法求解摄像头的内参数。
6. 外参数标定外参数标定是指确定摄像头的位置和姿态参数。
通过采集一系列的图像，可以使用立体视觉的方法来计算这些参数。
其中，最常用的方法是立体标定法。
该方法通过匹配左右摄像头的特征点，计算摄像头之间的位移和旋转关系，从而得到摄像头的外参数。
7. 标定结果评估在完成双目摄像头的标定之后，需要对标定结果进行评估。
评估的方法可以是重投影误差，即将世界坐标转换为图像坐标并与标定结果进行比较。
双目立体视觉分步标定及精度分析双目立体视觉是指通过两个摄像头同时观察同一场景，并通过计算机算法将两个图像进行匹配，从而获取场景的三维信息。
在双目立体视觉中，相机的标定是非常重要的一步，它可以确定相机内外参数，从而实现像素坐标和真实物理坐标之间的转换。
双目立体视觉的标定一般分为两个步骤：相机标定和立体标定。
首先进行相机标定，目的是获取每个相机单独的内外参数。
这个过程中通常使用的是已知尺寸的标定板，通过拍摄一系列不同位置下的标定板图像，计算出相机的内外参数。
获取到每个相机的内外参数之后，就可以进行立体标定了。
立体标定是指将相机的内外参数结合起来，计算出两个摄像头之间的几何关系。
在立体标定中最常用的方法是使用三维世界点与其在两个图像中的对应点，通过三角测量的方法计算出立体相机的关键参数，如基线长度和视差-距离关系。
通过这些参数，可以实现像素坐标和真实三维坐标之间的转换。
在完成双目立体视觉的标定之后，需要对其精度进行分析。
精度分析是评估立体视觉系统的重要步骤，它可以确定系统的测量误差和精度。
在精度分析中，常用的指标有重投影误差、视差图像中的一致性、点云的稠密度等。
重投影误差是通过将立体标定求得的摄像头参数应用到新的图像上，计算重投影点与实际点之间的误差。
重投影误差越小，表示摄像头参数越准确，测量精度越高。
视差图像中的一致性是指在视差图像中，邻近像素点的视差值应保持一致。
如果在同一平面上的相同物体的视差值不一致，说明系统存在误差。
点云的稠密度是通过将立体标定求得的摄像头参数应用到图像上，计算出场景的三维点云分布情况。
点云的稠密度越高，表示系统对场景的三维信息获取越准确。
总之，双目立体视觉的分步标定及精度分析是实现精确测量和三维重建的关键步骤。
通过准确标定摄像头，并对精度进行分析，可以确保双目立体视觉系统的测量精度和稳定性，为后续的应用提供可靠的数据支持。
双目视觉传输系统摄像机标定与立体匹配引言双目视觉传输系统是一种模拟人类双眼视觉的技术，在计算机视觉领域有着广泛的应用。
它利用两个相机同时捕获场景的图像，并通过摄像机的标定和立体匹配技术，计算出场景中物体的三维信息。
本文将介绍双目视觉传输系统中摄像机标定和立体匹配的原理和方法。
摄像机标定摄像机标定是双目视觉传输系统中的第一步，它的目的是确定两个相机的内外参数。
内参数包括相机的焦距、主点坐标和畸变参数等，外参数包括相机的位置和姿态。
标定的过程主要包括以下几个步骤：1.收集标定板图像：将一块已知尺寸的标定板放置在场景中，通过相机捕获多幅不同角度的标定板图像。
2.检测标定板角点：利用图像处理算法，在每张标定板图片中检测到标定板的角点，并记录角点的像素坐标。
3.求解相机内参数：根据标定板的实际尺寸和像素坐标，利用相机标定的数学模型，计算出相机的内参数。
4.求解相机外参数：利用已知的标定板特征点的三维坐标和对应的像素坐标，使用立体几何的方法求解相机的外参数。
立体匹配摄像机标定完成后，接下来是利用双目图像进行立体匹配，即找到两幅图像中对应的像素点。
立体匹配的目的是计算出两幅图像中每个像素点的视差，从而得到物体的三维坐标。
立体匹配的过程包括以下几个步骤：1.计算代价函数：为了找到两幅图像中对应的像素点，需要计算一个代价函数，代价函数衡量了两个像素点之间的相似度。
常用的代价函数包括视差差、灰度差等。
2.代价聚合：在代价函数计算完成后，需要对代价函数进行聚合，以得到一张视差图。
聚合的方法包括局部视差传播、全局视差优化等。
3.视差滤波：由于立体匹配过程中可能会产生误匹配的点，需要对视差图进行滤波。
常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波等。
4.视差转换：最后，将视差图转换为深度图，得到物体的三维坐标。
应用领域双目视觉传输系统在机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域有着广泛的应用。
在机器人导航方面，双目视觉传输系统可以实时地获取环境的深度信息，帮助机器人进行路径规划和障碍物避免。
稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法
作者：马俊
来源：《电子技术与软件工程》2015年第21期
摘要为了稳定和提高双目立体视觉测量系统的精度，提出了一种便于操作的较为简单的规范性流程，其主要是通过对平面板标定理论，对摄像机左右两个内部参数进行确定，然后通过确定的内部参数作为双目标定的参考，在多视角这个前提下，完成对双目测量系统外部参数的标定。
双目立体视觉测量系统标定方法在提高双目测量系统的精度上具有积极的作用，在整个标定过程中，双目测量系统参数是保证高精度的重要因素，该方法在双目立体视觉测量的工业化检验中应该得到广泛的应用，下面进行如下的研究。
【关键词】双目立体视觉测量系统内参线
双目立体视觉作为计算机研究领域重要组成部分，它认知这个客观世界是依据直接模拟人类肉眼所看见的视觉系统，在关于微操作系统的控制、机器人高科技导航与航测、模拟虚拟世界、三维非接触测量的方面都发挥极大的作用。
通过模仿人眼睛视觉功能对被观测物体尺寸进行测量，以及工具是CCD视觉传感器来完成测量的整个过程。
图像信息输入、摄像机位置标定、立体系统化匹配、三维尺寸重新构建、结果输出部分组成整个测量系统。
1 对双目立体视觉的认识及重新构建方法探讨
计算机视觉的含义是指通常我们所提到的关于人工智能化、计算机科学技术、图象处理技术、以及模式认知识别等各个领域的交叉学科。
所包含的双目视觉是直接模拟了人类双眼视觉的生理基本结构，更有尺寸微小、成本颇低、功耗小且效率高等特点。
在空间物体的三维测量等方面更是有广阔、无可取代的发展前途。
现如今世界上最火热的话题之一也是对双目立体视觉的探讨，实际上的应用更加广泛，摄影机标定、图像显示预先处理、立体化匹配和三维数据重新构建，更是对这一系列进行更深的数据试验。
通过研究摄影头硬件原理和对摄像头进行的各种测试，选择设计并制定了双目视觉试验机构，主要目的是组建了双目立体视觉试验系统，更制作了高精度的相片编订模板，提出了可以实现对双目立体视觉系统的低成本、高精度标定的一种二次标定的方法。
双目视觉图像可以很迅速的去除图像上成像噪声，将左右图像的亮度对比缩到最小，更是将增强画面感，清晰度。
2 关于双目立体视觉的大尺寸测量系统的研究
工件的质量和后期产品的在线加工都得通过大工件尺寸的测量，如果工件的尺寸较大的话，用一般的测量工具是很难对其进行测量的，关于测量系统我们作以下分析，它是模仿人类眼睛的视觉功能对所看见的物体进行测量，构成的成分有图像数据输入、摄像机标定、立体三
维信息匹配、三维尺寸重新构建、结果数据输出部分。
双目立体视觉测量技术具有测量精度高、结构简单、柔韧性好的特点，也是一种非接触性的测量技术。
社会飞速发展，科技进步的时代，它在不同的领域得到了广泛的应用，其中双目立体视觉测量技术研究的重热点一直是双目立体视觉传感器的测量精度。
这些年来，这些学者做了大量研究而工作，双目立体视觉测量系统的数学模型和图像特征点匹配算法的研究已然是重中之重。
视觉测量系统信息摄取的感知器是双目立体视觉传感器，它的结构参数影响着测量系统的总体测量精度的可靠性。
试验设计包括一系列试验和分析方法，正确的分析结果和获得最优化方案的一种数学方法。
通过试验的结果表明，建立双目立体视觉传感器参数和立体视觉传感器的测量精度的回归方程式求出参数组合，将双目立体视觉传感器的测量精度大大增强。
而其中提到的特征点匹配算法对确定性退火的点匹配算法的改进给出新的目标函数形式，匹配矩阵被相似性度量值约束，减少计算量，加快算法速度，得到最好的解。
还有一种匹配算法是对以往算法进行改进，利用原始的算法找到新颖的方法得到几何不变量，给出结论，推导出最大匹配点和参数。
双目立体视觉作为被计算机视觉领域研究的焦点，所采用的原理是对人视觉所成像进行处理模仿，通过两个不同视觉切入点对同一物像进行观察分析，获得在不同视觉成像角度的物象图像，三角测量原理对图象像素在位置上出现的偏差进行计算，重新构建物体成像信息，在三维空间建立坐标取得有效的结果。
利用双目立体视觉相关原理，在三维重构系统的基础下对摄影机进行有关探讨和研究，实现双目立体视觉三维重构系统。
建立在对双目立体视觉进行综述的基础上，对双目立体视觉的三维坐标恢复方法进行研究，从得到的参数中、计算匹配点的三维坐标值，得到场景物体的信息利用重构法，恢复三维物体模型，从不同角度观察。
3 双目立体视觉及视觉测量系统测量特点
双目立体视觉测量有很多优点，自动化程度高，速度精准度都很高，操作起来及其容易上手，这样的新新工具取代以往复杂繁琐的工具，将会在很多地方发挥它与众不同的魅力。
双目立体视觉技术属于被动测距，它可以在物体深度信息的方法的基础上达到对三维信息的认识。
双目视觉的测量精度被系统参数影响着，和每个几何参数都有联系，互相约束，彼此依存，通过分析双目视觉系统的几何参数和参数关系，不同的几何参数数据和精准参数范围，提高双目视觉系统的检测精度达到分析理论正确性的目的。
4 结语
双目立体视觉通过直接模拟人类双眼视觉生理结构，在空间物体三维测量领域有广阔的市场发展前途，当下已然成为世界最热门探究话题之一。
根据我国国情，目前发展水平，科学技术的发展现状来看，要想发展双目视觉系统技术，达到类似于人眼的构造，需要我们深入学习探讨，再接再厉，进行大量研究，数据分析探索。
这一学科也将慢慢进步，应用到生活之中，
工业生产，医学等关键地方，甚至与在航天，军事等地都广泛应用，我国处于正在发展的阶段，更需要共同努力，为此发展尽最大能力，做出贡献。
参考文献
[1]何万涛，梁永波，李景贺.双目立体视觉测量系统标定方法[J].黑龙江科技学院学报，2013.
[2]熊志.基于双目立体视觉的大尺寸测量系统的研究[D].秦皇岛：燕山大学，2006.
[3]党乐.基于双目立体视觉的三维重建方法研究[D].长安大学，2009.
作者单位
黑龙江大学电子工程学院黑龙江省哈尔滨市 150080。
