一种基于平面模板的多摄像机标定方法

计算机视觉中的多摄像机标定技术研究计算机视觉是一项涉及透过摄像机、算法与硬件处理来自动检测、识别、追踪图像中特定对象并进行分析的技术。

而多摄像机标定技术则是其中重要的一环。

在多个摄像机、多个视角下进行目标识别和跟踪时，需要对不同摄像机之间的相对位置及姿态进行精确的定标，以提供可靠的三维空间信息对目标进行精确追踪。

一、标定技术的概述多摄像机标定技术是计算机视觉中的重要技术之一。

其目的是确定多个单独相机的内部参数（如传感器的像素大小、畸变、内外参数等）以及它们之间的相对位置和姿态关系。

标定技术的质量直接关系到后续视觉处理过程的精度和稳定性。

在摄像机标定中，通常先拍摄已知平面的标定板图像，然后依据标定板的特征点估计摄像机的内部参数。

再利用多个摄像机拍摄特定对象，通过三维变换模型计算不同摄像机观测图像之间的位置、姿态、区域范围，实现多个摄像机图像的建立和转换。

这也是多摄像机标定的主要要素。

二、多摄像机标定技术的种类1.基于姿态变换的多相机标定技术姿态变换的多相机标定技术主要是针对类似于机器人等需要移动观测点的设备，该技术的主要思想是在多个摄像机的观测下计算目标的位置和姿态。

采用这种方法，在每个摄像机中通过已知的目标信息，得到不同的外部摄像机推导矩阵，再利用放缩运算和旋转运算等姿态变换技术，完成多相机标定模型。

2.基于几何约束的多相机标定技术几何约束的多相机标定技术主要侧重于兼容多目标跟踪用途的模型，并着重考虑摄像机的像素级别标定问题。

在此标定方法中，先标定单独的相机，然后通过特定的几何学计算方法，计算它们之间的相对位置和姿态关系，精度高、稳定性较强。

三、多摄像机标定技术的挑战和应用前景多摄像机标定技术中存在准确性和实用性方面的挑战。

准确性方面，主要是影响因素过多，如标定板的位置、姿态、标定点的选取等。

实用性方面，主要是部署难度比较大，且基于视觉实时计算成本较高。

因此，此类技术的应用场景分类比较明显，如移动机器人、VR虚拟现实、视频监视等领域。

一种相机标定方法
相机标定是指根据摄影机的内部和外部参数，确定摄影机所拍摄物体的三维坐标与图像上的二维坐标之间的准确关系。

一种常见的相机标定方法是使用相机标定板。

相机标定板是一个具有已知尺寸和模式的平面板，通常是由方形或圆形的黑白格子组成。

标定板应该放置在静止的平面上，并且位于摄像机的整个视场中。

以下是一种相机标定的步骤：
1. 摄像机采集图像：在标定板上采集多张图像。

这些图像应该涵盖摄像机可能使用的不同位置和角度。

2. 提取标定板角点：利用图像处理技术，如角点检测算法，从图像中提取标定板的角点。

角点是标定板格子交叉点的位置。

3. 标定板角点的三维坐标：通过测量标定板的实际尺寸，可以确定标定板角点的三维坐标。

4. 相机参数估计：使用相机模型和标定板角点的二维-三维对应关系，通过最小化重投影误差的优化算法，估计出相机的内部参数（如焦距、主点位置）和外部参数（如旋转和平移矩阵）。

5. 校正和验证：根据估计出的相机参数，对标定板图像进行校正，使得图像中的物体位置和标定板上的物体位置能够精确对应。

通过检查校正结果的准确性和稳定性，可以验证相机标定的质量。

相机标定方法可以根据具体的应用和需求进行调整和改进，但以上步骤是一个基本的相机标定流程。

基于平面模板的摄像机两步标定方法
伍尤富
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2007(000)009
【摘要】摄像机标定是计算机视觉中的一个重要问题.基于平面模板的摄像机两步标定方法,该方法只要平面模板在摄像机前运动,并拍摄其不同位置的图像,标定中提取平面模板在每个位置获得图像的网格角点,建立每幅图像对应的单应性矩阵,第一步线性求解内外参数,第二步对线性结果进行非线性优化,实验结果表明该方法具有较高的精度,而且简单、有效、实用.
【总页数】4页(P71-74)
【作者】伍尤富
【作者单位】广东韶关学院,信息工程学院,广东,韶关,512004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.改进的平面模板两步法标定摄像机 [J], 毛剑飞;邹细勇;诸静
2.基于平面模板的两步法标定摄像机的改进 [J], 张晓明;沈连婠;赵高飞;李剑
3.基于平面模板的摄像机标定方法 [J], 花开胜;王林
4.基于平面模板的摄像机标定方法 [J], 郝鑫
5.基于平面模板的摄像机标定新方法 [J], 卢传泽;蒋永平;徐杜
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摄像机标定的几种方法摄像机标定是计算机视觉和图像处理中非常重要的一环，它是通过对图像上已知几何形状的目标进行测量和分析，从而确定摄像机的内参和外参参数的过程。

摄像机标定的目的是为了减小或排除摄像机和图像采集设备的误差，使得图像处理和计算机视觉算法能够更精确地分析和处理图像。

目前，摄像机标定有多种方法，可以根据不同的需求和场景选择适合的方法。

下面将介绍常见的几种摄像机标定方法。

1.二维标定方法二维标定方法是最简单的一种方法，它可以通过对图像中已知平面上的特定点进行测量和分析来确定摄像机的内参参数。

这种方法适用于单目摄像机的标定，通常使用棋盘格或者三维坐标系的特征点标定图像。

2.三维标定方法三维标定方法是一种比较常用的摄像机标定方法，它可以通过对场景中已知三维点和其在图像中的投影进行测量和分析，确定摄像机的外参参数。

通常使用标定板或者特殊形状的物体作为标定点，通过测量物体在图像中的位置和姿态来确定摄像机的外参参数。

3.立体标定方法立体标定方法适用于双目摄像机或者多目摄像机的标定，它可以通过对左右两个摄像机图像中的已知点进行测量和分析，确定摄像机的内参和外参参数。

立体标定方法通常使用立体标定板或者多个标定点，通过匹配左右图像中对应点的位置和姿态来确定摄像机的内参和外参参数。

4.鱼眼镜头标定方法鱼眼镜头标定方法适用于鱼眼摄像机的标定，它可以通过对鱼眼图像中的已知点进行测量和分析，确定摄像机的内参和畸变参数。

鱼眼镜头标定方法通常使用特殊的标定板和算法，通过减少或者消除鱼眼镜头的畸变效果来提高图像的质量和准确性。

5.自动标定方法自动标定方法是一种通过计算机算法自动计算和确定摄像机内参和外参参数的方法。

这种方法通常使用特殊的标定板或者标定物体，通过分析图像中的特征点和线条等信息来确定摄像机的内参和外参参数。

总结：摄像机标定是计算机视觉和图像处理中重要的一环，有多种方法可选。

常见的摄像机标定方法包括二维标定、三维标定、立体标定、鱼眼镜头标定和自动标定方法等。

多摄像机标定技术研究作者：景阳曾昭龙来源：《消费电子·理论版》2013年第12期摘要：摄像机标定是获得世界坐标系中三维点坐标与其摄像机坐标下二维点坐标对应关系的过程，是三维视频监控重建系统的重要环节。

传统标定方法，针对一台摄像机，没有考虑多摄像机的应用情况。

本文利用传统单摄像机标定方法以及多摄像机具有公共可视平面进行多摄像机标定，使多摄像机标定不再是独立的完成，提高了标定的稳定性和准确性。

实验中，利用摄像机公共可视平面的标定板进行标定，通过像素误差来验证实验结果。

关键词：多摄像机标定；三维视频监控；公共可视平面中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 24-0000-02一、引言视频监控系统是防范、打击犯罪的有效技术手段，也是现代城市管理不可或缺的重要方式。

虽然公安机关高度重视视频安防监控系统的建设与应用工作，但由于整个系统建设缺乏经验，以及相关应用人员对应用技术了解不足，导致实际点位布控和监控系统应用效率低下，为了提高监控效率和提升视频帮助决策的效果，产生了三维全景监控技术。

三维全景监控技术要求摄像机在布控时必须达到最优全覆盖，实现一定空间内零死角的全景监控。

其中，摄像机标定是实现三维视频监控的前提，而传统摄像机标定，多用于对单摄像机标定，其标定的方法和过程相对简单，由于没有考虑多摄像机标定，是在多摄像机具有公共可视平面且标定角度相同的情形，标定精度无法满足多摄像机应用环境。

本文的摄像机标定方法基于经典的张正友标定方法[1]，是利用棋盘格图案构成的平面模板来对摄像机进行标定，利用已知模板上的点和图像上的点对应得到平面模板与图像之间变换的单应矩阵，从而求解出摄像机内外参数。

传统方法通过非线性误差函数来评价单摄像机标定结果，误差函数越小，标定结果越好。

本文通过多摄像机标定后计算误差函数来验证标定精度。

二、摄像机标定原理摄像机标定是后续图像处理工作的基础性环节，由于用于三维视频监控的图像信息来自于不同的前端采集设备，在成像过程中难免会有不同的噪声和其他干扰产生，直接进行处理很难产生令人满意的结果，因此必须进行摄像机标定，其实质是将诸多不同空间位置的摄像机进行参数求解，使之共有一个绝对坐标系，减少因不同设备，不同空间位置，造成的图像成像状态不同，为后续处理的精确度提供了保证。