三种2D-3D定位算法(摄像机定标)

张正友标定算法原理详解
张正友标定算法是一种多摄像机标定的有效方法，它使用了一个具有内部参考点的3D物体来检测至少6个相互独立的2D-3D配准，从而确定每个摄像机之间的关系。

该算法的优点在于它能够利用棋盘格子上的多个点，从而使得标定更加可靠。

张正友标定算法主要分为三步：
(1)首先获取所有摄像机的内参和外参，这些参数表示每个摄像机的视角和位置，包括焦距、畸变参数和旋转参数等信息。

(2)计算每个摄像机的平面坐标系，这些平面坐标系将求解的不同摄像机之间的关系。

(3)把实际的物体点映射到每个摄像机的平面坐标系中，并计算所有摄像机之间的关系。

最后，张正友标定算法可以得出每个摄像机的位置和姿态，从而实现多摄像机视角的标定。

NMEA协议是为了在不同的GPS（全球定位系统）导航设备中建立统一的BTCM（海事无线电技术委员会）标准，由美国国家海洋电子协会（NMEA-The National Marine Electronics Associa-tion）制定的一套通讯协议。

GPS接收机根据NMEA-0183协议的标准规范，将位置、速度等信息通过串口传送到PC机、PDA 等设备。

NMEA-0183协议是GPS接收机应当遵守的标准协议，也是目前GPS接收机上使用最广泛的协议，大多数常见的GPS接收机、GPS数据处理软件、导航软件都遵守或者至少兼容这个协议。

不过，也有少数厂商的设备使用自行约定的协议比如GARMIN的GPS设备（部分GARMIN设备也可以输出兼容NMEA-0183协议的数据）。

软件方面，我们熟知的Google Earth目前也不支持NMEA-0183协议，但Google Earth已经声明会尽快实现对NMEA-0183协议的兼容。

呵呵，除非你确实强壮到可以和工业标准分庭抗礼，否则你就得服从工业标准。

NMEA-0183协议定义的语句非常多，但是常用的或者说兼容性最广的语句只有$GPGGA、$GPGSA、$GPGSV、$GPRMC、$GPVTG、$GPGLL等。

下面给出这些常用NMEA-0183语句的字段定义解释。

$GPGGA例：$GPGGA,092204.999,4250.5589,S,14718.5084,E,1,04,24.4,19.7,M,,,,0000*1 F字段0：$GPGGA，语句ID，表明该语句为Global Positioning System Fix Data （GGA）GPS定位信息字段1：UTC 时间，hhmmss.sss，时分秒格式字段2：纬度ddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段3：纬度N（北纬）或S（南纬）字段4：经度dddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段5：经度E（东经）或W（西经）字段6：GPS状态，0=未定位，1=非差分定位，2=差分定位，3=无效PPS，6=正在估算字段7：正在使用的卫星数量（00 - 12）（前导位数不足则补0）字段8：HDOP水平精度因子（0.5 - 99.9）字段9：海拔高度（-9999.9 - 99999.9）字段10：地球椭球面相对大地水准面的高度字段11：差分时间（从最近一次接收到差分信号开始的秒数，如果不是差分定位将为空）字段12：差分站ID号0000 - 1023（前导位数不足则补0，如果不是差分定位将为空）字段13：校验值$GPGSA例：$GPGSA,A,3,01,20,19,13,,,,,,,,,40.4,24.4,32.2*0A字段0：$GPGSA，语句ID，表明该语句为GPS DOP and Active Satellites（GSA）当前卫星信息字段1：定位模式，A=自动手动2D/3D，M=手动2D/3D字段2：定位类型，1=未定位，2=2D定位，3=3D定位字段3：PRN码（伪随机噪声码），第1信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段4：PRN码（伪随机噪声码），第2信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段5：PRN码（伪随机噪声码），第3信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段6：PRN码（伪随机噪声码），第4信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段7：PRN码（伪随机噪声码），第5信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段8：PRN码（伪随机噪声码），第6信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段9：PRN码（伪随机噪声码），第7信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段10：PRN码（伪随机噪声码），第8信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段11：PRN码（伪随机噪声码），第9信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段12：PRN码（伪随机噪声码），第10信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段13：PRN码（伪随机噪声码），第11信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段14：PRN码（伪随机噪声码），第12信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段15：PDOP综合位置精度因子（0.5 - 99.9）字段16：HDOP水平精度因子（0.5 - 99.9）字段17：VDOP垂直精度因子（0.5 - 99.9）字段18：校验值$GPGSV例：$GPGSV,3,1,10,20,78,331,45,01,59,235,47,22,41,069,,13,32,252,45*70字段0：$GPGSV，语句ID，表明该语句为GPS Satellites in View（GSV）可见卫星信息字段1：本次GSV语句的总数目（1 - 3）字段2：本条GSV语句是本次GSV语句的第几条（1 - 3）字段3：当前可见卫星总数（00 - 12）（前导位数不足则补0）字段4：PRN 码（伪随机噪声码）（01 - 32）（前导位数不足则补0）字段5：卫星仰角（00 - 90）度（前导位数不足则补0）字段6：卫星方位角（00 - 359）度（前导位数不足则补0）字段7：信噪比（00－99）dbHz字段8：PRN 码（伪随机噪声码）（01 - 32）（前导位数不足则补0）字段9：卫星仰角（00 - 90）度（前导位数不足则补0）字段10：卫星方位角（00 - 359）度（前导位数不足则补0）字段11：信噪比（00－99）dbHz字段12：PRN 码（伪随机噪声码）（01 - 32）（前导位数不足则补0）字段13：卫星仰角（00 - 90）度（前导位数不足则补0）字段14：卫星方位角（00 - 359）度（前导位数不足则补0）字段15：信噪比（00－99）dbHz字段16：校验值$GPRMC例：$GPRMC,024813.640,A,3158.4608,N,11848.3737,E,10.05,324.27,150706,,,A* 50字段0：$GPRMC，语句ID，表明该语句为Recommended Minimum Specific GPS/TRANSIT Data（RMC）推荐最小定位信息字段1：UTC时间，hhmmss.sss格式字段2：状态，A=定位，V=未定位字段3：纬度ddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段4：纬度N（北纬）或S（南纬）字段5：经度dddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段6：经度E（东经）或W（西经）字段7：速度，节，Knots字段8：方位角，度字段9：UTC日期，DDMMYY格式字段10：磁偏角，（000 - 180）度（前导位数不足则补0）字段11：磁偏角方向，E=东W=西字段16：校验值$GPVTG例：$GPVTG,89.68,T,,M,0.00,N,0.0,K*5F字段0：$GPVTG，语句ID，表明该语句为Track Made Good and Ground Speed （VTG）地面速度信息字段1：运动角度，000 - 359，（前导位数不足则补0）字段2：T=真北参照系字段3：运动角度，000 - 359，（前导位数不足则补0）字段4：M=磁北参照系字段5：水平运动速度（0.00）（前导位数不足则补0）字段6：N=节，Knots字段7：水平运动速度（0.00）（前导位数不足则补0）字段8：K=公里/时，km/h字段9：校验值$GPGLL例：$GPGLL,4250.5589,S,14718.5084,E,092204.999,A*2D字段0：$GPGLL，语句ID，表明该语句为Geographic Position（GLL）地理定位信息字段1：纬度ddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段2：纬度N（北纬）或S（南纬）字段3：经度dddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段4：经度E（东经）或W（西经）字段5：UTC时间，hhmmss.sss格式字段6：状态，A=定位，V=未定位字段7：校验值1、GPS DOP and Active Satellites（GSA）当前卫星信息$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<4>,<5>, <6>*hh<CR><LF><1> 模式，M=手动，A=自动<2> 定位类型，1=没有定位，2=2D定位，3=3D定位<3> PRN码（伪随机噪声码），正在用于解算位置的卫星号（01~32，前面的0也将被传输）。

3D成像方法汇总（原理解析）---双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息3D成像方法汇总介绍：这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。

而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。

原理上分类：主要常用有：1、双目立体视觉法(Stereo Vision)2、激光三角法(Laser triangulation)3、结构光3D成像(Structured light 3D imaging)4、飞行时间法ToF（Time of flight）5、光场成像法（Light field of imaging）6、全息投影技术(Front-projected holographic display)7、补充：戳穿假全息上面原理之间可能会有交叉。

而激光雷达不是3D成像原理上的一个分类，而是一种具体方法。

激光雷达的3D成像原理有：三角测距法、飞行时间T oF法等。

激光雷达按照实现方式分类有：机械式、混合固态、基于光学相控阵固态、基于MEMS式混合固态、基于FLASH式固态等。

1、双目立体视觉法：就和人的两个眼睛一样，各种两个摄像头的手机大都会用这种方法来获得深度信息，从而得到三维图像。

但深度受到两个摄像头之间距离的限制。

视差图：双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。

对于视差的理解可以自己体验一下：将手指头放在离眼睛不同距离的位置，并轮换睁、闭左右眼，可以发现手指在不同距离的位置，视觉差也不同，且距离越近，视差越大。

提到视差图，就有深度图，深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。

深度图与点云的区别，点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。

若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。

相机标定和精度评估⽅法的⽐较和回顾汇总摄像机标定⽅法与精度评估的对⽐回顾摘要相机标定对于进⼀步的度量场景测量来说是⼀个关键性的问题。

很多有关标定的技术和研究在过去的⼏年中相继出现。

然⽽，深⼊探究⼀种确定的标定⽅法的细节，并与其它⽅法进⾏精度⽐较仍是不易的。

这种困难主要表现在缺少标准化和各种精度评估⽅法的选择上。

本⽂给出⼀个详细的回顾关于⼀些最常⽤的标定技术，⽂中，这些标定⽅法都采⽤相同的标准。

此外，⽂中涉及的⽅法已经过测试,精确度也经过测定。

⽐较结果和后续的讨论也在⽂中给出。

此外，代码和结果在⽹上也可以找到。

2002模式识别学会，发布由Elsevier science，保留所有权利。

关键词：相机标定镜头畸变参数估计优化相机建模精度评估3D 重建计算机视觉1、介绍相机标定是计算机视觉计算的第⼀步。

虽然可以通过使⽤⾮标定相机获取⼀些有关测量场景的信息，但是，当需要度量信息时标定是必须的。

精确校准相机的使⽤使从平⾯投影图像中测量物体在真实世界中的距离成为可能。

这种功能的⼀些应⽤包括：1、致密重建：每个像点确定⼀条光射线通过相机对场景的焦点。

这种使⽤多个视⾓观察静⽌场景（来⾃⼀个⽴体系统，或者单个移动相机，或者⼀个结构光发射器）允许两条交叉的光线得到度量的3D点位置。

显然，相应的问题被提前解决了。

2、外观检验：⼀旦被测⽬标的致密重建被获得，被重建的⽬标可以与已存储的⽬标⽐较来检测任何制造缺陷如凸起、凹陷或裂纹。

⼀个潜在应⽤是外观检验⽤来质量控制。

计算机处理的外观检查允许⾃动化和彻底化检查物体，与缓慢的暗含⼀种数据统计⽅法的⼈⼯检查截然相反。

3、⽬标定位：当考虑来⾃不同对象的各种图像点时，这些对象的相对位置可以被轻易确定。

这个有许多可能的应⽤，尤其是⼯业零件装配和机器⼈导航中的障碍回避。

4、相机定位：当相机固定在机械臂或者移动机器⼈上，相机的位置和相⾓可以通过计算场景中已知标志的位置获得。

如果这些测量值提前存储，⼀个短暂的分析可以帮助处理器计算出机器⼈的轨迹。

三d定位方案三D定位方案引言三维定位是指通过利用传感器和算法，将目标物体在三维空间中准确地定位的技术。

它在许多领域中被广泛应用，如机器人导航、增强现实、虚拟现实等。

本文将介绍几种常见的三维定位方案，包括基于视觉的方法、基于无线信号的方法以及基于惯性传感器的方法。

基于视觉的三维定位基于视觉的三维定位是最常见和直观的方法之一。

它通过利用摄像头或其他视觉传感器获取目标物体的图像或视频，并通过计算机视觉算法分析和处理数据，从而实现对目标物体在三维空间中的定位。

这种方法的优点是成本相对较低，设备易于获取，且精度高。

常用的计算机视觉算法包括特征点匹配、结构光扫描和立体视觉等。

特征点匹配特征点匹配是一种常见的三维定位方法，它通过在目标物体上检测并匹配出一些关键特征点，然后利用这些特征点在相机坐标系和目标坐标系之间建立映射关系，从而实现对目标物体的定位。

这种方法的优势在于对目标物体的要求比较低，不需要任何标记或特殊设备，但在复杂背景下，特征点识别和匹配的精度可能会受到影响。

结构光扫描结构光扫描是一种利用一台或多台摄像头和激光投影仪进行三维定位的方法。

它通过投射特殊的纹理或光线模式到目标物体上，再根据摄像头捕获的图像和激光投影仪发射的光线，计算出目标物体在空间中的位置。

结构光扫描具有高精度和稳定性的优点，但设备成本相对较高。

立体视觉立体视觉是利用两个或多个摄像头对目标物体进行观测和分析的方法。

通过获取多视角的图像或视频，并进行图像处理和计算几何学变换，可以得到目标物体在三维空间中的位置和姿态。

立体视觉在机器人导航和增强现实等领域中被广泛应用，但由于需要使用多个摄像头，设备成本和复杂度较高。

基于无线信号的三维定位基于无线信号的三维定位是利用无线信号的传播特性对目标物体进行定位的方法。

它通过测量接收到的无线信号的信号强度、到达时间或多径效应等参数，利用数学模型计算并推断目标物体在三维空间中的位置。

常见的基于无线信号的三维定位技术包括无线电频率辐射（RFID）、蓝牙定位和超宽带定位等。

《2D-3D 定位算法》笔记中英对照：世界坐标系或实体坐标系(3D)：object coordinate system 。

摄像机坐标系(3D): camera coordinate system 。

图像坐标系(2D): image coordinate system ，在摄像机坐标系下取x 和y 坐标即为图像坐标系。

2D-3D 点对：2D-3D correspondences ，根据投影变换将3D 点投影为2D 点。

平移变换：translation projection 旋转变换：rotation projection 比例变换：scale projection透视投影变换：perspective projection 正交投影变换：orthographic projection2D-3D 定位算法：根据 已给出的若干对 3D 点p i （在世界坐标系或实体坐标系下）和 相对应的 2D 点p i '（在图像坐标系下或在摄像机坐标系下取x 和y 坐标），求出之间的投影变换矩阵（旋转变换和平移变换）。

文献1：《A Comparison of 2D-3D Pose Estimation Methods 》 文献2：《A Comparison of Iterative 2D-3D Pose Estimation Methods for Real-Time Applications 》 文献3：《计算机视觉》-马颂德一、CamPoseCalib(CPC)1、基本思想：根据非线性最小二乘法，最小化重投影误差求出投影参数),,,,,(γβαθθθθθθθz y x =。

2、算法过程：（1）已给出若干点对)'~,(i i p p ，其中i p 是实体坐标系下的3D 点，'~i p 我理解为事先给出的图像坐标系下的2D 点，应该是给出的测量值 。

（2）将i p 先经过旋转变换 i z y x p R R R ⋅⋅⋅)()()(γβαθθθ 和平移变换 Tz y x ),,(θθθ ，得到摄像机坐标系下的点i z y x Tz y x i p R R R p m ⋅⋅⋅+=)()()(),,(),(γβαθθθθθθθ 。

2D-3D配准中的初始位姿估计方法一、介绍在计算机视觉和图形学领域，2D-3D配准（2D-3D registration）是指将二维图像和三维模型进行对齐的过程。

在这个过程中，初始位姿估计方法（initial pose estimation）起着至关重要的作用，它对进一步的匹配和优化过程有着直接影响。

本文将针对2D-3D配准中的初始位姿估计方法展开深入探讨，旨在帮助读者全面了解相关概念和方法。

二、初始位姿估计方法的重要性在2D-3D配准中，初始位姿估计方法的选择对配准结果具有重要影响。

一个好的初始位姿估计方法能够有效地缩小搜索空间，提高匹配的准确性和鲁棒性。

研究者们一直在探索各种初始位姿估计方法，旨在提高配准的效率和精度。

三、常用的初始位姿估计方法1. 特征点对齐法特征点对齐法是一种常见的初始位姿估计方法，它通过在二维图像和三维模型中提取特征点，并进行对应点的匹配，从而得到初始位姿估计。

这种方法简单直接，适用于一些具有明显特征的场景。

2. PnP（Perspective-n-point）方法PnP方法是一种通过已知相机投影模型和三维点的空间坐标，求解相机的位姿的方法。

通过最小化重投影误差，可以得到相机的位姿估计。

PnP方法在实时性和精度方面都有较好的表现，因此在许多实际应用中得到广泛应用。

3. 随机抽样一致法（RANSAC）RANSAC是一种基于随机抽样的迭代方法，通过不断选择满足一定条件的假设，并通过最大化内点数量来得到初始位姿估计。

这种方法对于噪声和离群点具有较强的鲁棒性，适用于一些复杂场景的配准问题。

四、个人观点和理解在实际应用中，不同的初始位姿估计方法适用于不同的场景和问题，没有一种方法可以完全适用于所有情况。

选择合适的初始位姿估计方法需要综合考虑场景特点、计算资源和精度要求。

随着深度学习和神经网络的发展，基于学习的初始位姿估计方法也逐渐受到关注，相信在未来会有更多创新的方法出现。

五、总结本文围绕2D-3D配准中的初始位姿估计方法展开了深入探讨，介绍了常用的初始位姿估计方法以及个人观点和理解。

单目3d目标检测算法流程1.引言1.1 概述单目3D目标检测是一种利用单个摄像机进行目标检测和分析的技术。

传统的2D目标检测方法主要依靠图像中目标的2D视觉特征进行识别和定位，而单目3D目标检测则通过获取目标的三维空间信息，实现对目标的更精确的检测和定位。

单目3D目标检测算法流程主要包括两个关键步骤：算法原理和数据预处理。

首先，通过算法原理的研究和设计，可以实现对目标的三维形状和位置的推测和估计。

其次，数据预处理是为了提高算法的准确性和鲁棒性，包括图像的去噪、滤波、图像增强等操作，以及对目标的特征提取和描述。

这些步骤的有效组合可以实现对单目图像中目标的精确检测和定位。

单目3D目标检测在实际应用中有广泛的应用前景，例如机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。

通过利用单目摄像机进行目标检测，无需使用特殊设备或传感器，大大降低了系统成本和复杂性。

因此，单目3D目标检测算法的研究和应用具有重要的意义。

在本文中，我们将详细介绍单目3D目标检测算法流程的各个步骤，并进行深入的探讨和分析。

通过综合运用算法原理和数据预处理技术，我们可以得到精确的目标检测结果，并为后续的目标识别和跟踪提供基础。

本文的研究将为单目3D目标检测领域的进一步发展和应用提供有益的借鉴和指导。

1.2文章结构文章结构部分的内容可包括以下几个方面：1.2 文章结构本文共分为三个章节，分别是引言、正文和结论。

在引言部分，我们将对单目3D目标检测进行概述，介绍其在计算机视觉领域的应用和重要性。

同时，我们还会明确文章的目的和意义，以及为读者提供预期的阅读内容。

在正文部分，我们将详细介绍单目3D目标检测算法的流程。

首先，我们会阐述该算法的原理和基本概念，强调其在三维物体检测和定位方面的优势。

接着，我们会详细描述数据预处理的步骤，包括图像采集、去噪、标定等。

此外，我们还会提及相关的技术和方法，以及它们在算法流程中的应用。

在第二章的另一个要点2中，我们会进一步探讨单目3D目标检测算法中的其他重要内容。

主流传感器标定相关算法及实操技术总结
主流的传感器标定算法有如下几种：
1. 相机标定算法：主要用于摄像机的标定，包括内参和外参的标定。

常用的算法包括张正友标定法、Tsai标定法等。

2. 激光雷达标定算法：主要用于激光雷达的标定，包括内参和外参的标定。

常用的算法包括雷达仿射校准、雷达平行误差校准等。

3. 惯性传感器标定算法：主要用于惯性传感器的标定，包括陀螺仪、加速度计等。

常用的算法包括零偏校准、比例因子校准等。

4. 磁力计标定算法：主要用于磁力计的标定，主要包括系统误差的校准和非线性误差的校准。

对于实操技术，可以根据具体的传感器进行调整，但一般的步骤如下：
1. 准备标定板或标定环境。

对于相机标定，需要准备标定板，包括棋盘格、圆环等；对于其他传感器，需要准备标定环境，如平面、角点等。

2. 采集标定数据。

通过移动传感器或标定板，采集一系列不同位置或姿态下的数据。

3. 数据预处理。

对采集的数据进行预处理，如去除噪声、滤波等。

4. 标定参数估计。

根据标定算法，通过最小二乘法、最大似然估计等方法，估计传感器的标定参数。

5. 参数优化与评估。

根据标定精度要求，对估计的参数进行优化，并评估标定结果的准确性。

6. 应用与验证。

将标定后的参数应用于实际系统中，并验证系统的性能。

需要注意的是，不同的传感器和标定算法可能具有不同的特点和要求，因此在实操过程中应根据具体情况进行调整和优化。

摘要本文主要讨论了数码相机定位问题，在充分理解问题的基础上，利用空间投影变换原理、椭圆平行弦中点连线过中点、双目视觉定位的基本原理等知识对问题进行分析，建立模型求解得到所需结果，并检验了模型的合理性。

对于第一问，假设靶标上各圆的像均是椭圆，靶标上各圆圆心的像即是椭圆中心，利用“定椭圆的内接平行四边形对角线的交点必定在这个椭圆的中心”，做出各个椭圆的内接平行四边形，确定中心点（即内接平行四边形对角线的交点）的位置，度量图片大小，得到各中心点的相对坐标，考虑相机分辨率以及像素单位，还原各中心点的真实坐标。

对于第二问，用第一问的模型及算法，确定各椭圆的中心（见图3），得到各中心的坐标如下：A2(-50.95,52.87,-417.2),B2(-23.66,51.57,-417.2)，C2(32.87,46.63,-417.2)，D2(18.17,-31.97,-417.2)，E2(-60.42,-31.79,-417.2)。

对于第三问，考虑相机几何成像模型，利用空间投影变换原理，建立一个把物平面的任意一点变换为像平面上的二维象点的矩阵模型。

首先利用已知的各靶标的坐标以及像的坐标，得到从物方空间到像方空间的变换矩阵。

再利用物体坐标和对应的像坐标检验模型的稳定性和精确度。

对于第四问，利用双目视觉定位的基本原理来建立模型。

根据小孔成像原理及坐标变换理论可推得具体的坐标关系，进而确定两部固定相机相对位置。

关键词：内接平行四边形空间投影变换原理双目视觉定位的基本原理小孔成像原理一、问题重述数码相机定位在交通监管等方面有广泛的应用。

所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。

最常用的定位方法是双目定位，即用两部相机来定位。

对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。

只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。

2D／3D图像配准中的相似性测度和优化算法张冉;王雷;夏威;高欣【摘要】在手术引导治疗中，2D/3D图像配准能辅助医生准确定位病人病灶，而准确的配准涉及相似性测度和优化算法等众多方面。

为了研究相似性测度和优化算法对2D/3D图像刚性配准的影响，本文结合6种相似性测度和4种优化方法在配准“金标准”数据上进行了2D/3D图像配准实验，并从配准成功率、平均迭代次数和平均配准时间三个方面对配准结果进行了对比研究。

实验结果表明，以模式强度为相似性测度，用Powell方法进行优化搜索是最佳配准组合。

并且，在不改变相似性测度条件下，Powell方法是所用优化方法中配准效果最好的优化方法。

%In surgical guide treatment,2D/3D medical image registration can provide the precise position of patient for surgeon.Accurate registration involves many aspects,such as similarity measurements and optimization methods.In or-der to investigate the influence of similarity measurements and optimization methods on 2D/3D image registration,a comparison of six similarity measurements in combination with four optimization methods is performed using the public and available porcine skull phantom datasets from Medical University parison is performed for the regis-tration results based on success rate,the number of iterations and execution time.The results show that the most accu-racy registration is obtained by pattern intensity combined withPowell.Furthermore,the best 2D/3D registration re-sults are obtained by Powell search strategy with fixed similarity measurement.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】5页(P98-102)【关键词】2D/3D图像配准;刚性配准;相似性测度;优化方法;配准评估【作者】张冉;王雷;夏威;高欣【作者单位】中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163【正文语种】中文【中图分类】TP391在手术引导治疗中，2D／3D图像配准在辅助医生准确定位病人病灶上是一种重要技术［1－3］，被广泛的应用在图像引导的微创手术、放射治疗的计划制定、术后治疗的效果检验等介入手术方面。

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。

摄像机标定的方法和具体的步骤1.理想的摄像机成像模型在不考虑畸变的情况下，建立如图所示的摄像机模型。

物体到图像之间的转化，经历了下面四个坐标系的转换：1.三维世界坐标系O X Y Zw w w w这是基于不存在误差的基础上建立的坐标系，是一个理想的模型。

这是后两个模型的参考，可以作为对比的基础。

2.摄像机坐标系Oxyz该坐标系的原点是摄像机的光心，CCD像平面到原点的距离为f，即理想成像系统的有效焦距，坐标系的轴与光轴重合。

3.摄像机图像坐标系'O XYO，X轴、该二维坐标系定义在CCD像平面上，其中光轴与像平面的交点定义为原点'Ｙ轴分别平行于ｘ、ｙ轴。

4.计算机像平面坐标系Ouv在这一坐标系中，原点在图像的左上角。

这是一个建立在CCD像平面中的二维坐标系，u轴和v轴组成坐标系，前者为水平轴，后者为垂直轴，方向向右、向下。

上面我们讨论的四个坐标系中，只有最后一个坐标系的单位是像素。

前三者的单位都是毫米。

一被测点P，其三维坐标为(x,y,z)，摄像机坐标系为(x,y,z)，其经过拍摄后，w w w在摄像机图像坐标系中的坐标为(X,Y)，最后得到计算机像面坐标系的坐标(u,v)，这四步的变换过程如下图所示：一、刚体变换（从世界坐标系到摄像机坐标系）在刚体变换过程中世界坐标系中的一点到摄像机坐标系中的点，可以由一个旋转矩阵R以及一个平移矩阵t来描述，则存在如下刚体变换公式：其中R为3X3的旋转矩阵（），t是一个三维平移向量，化为其次坐标形式有：二、透视投影（相机坐标系到理想图像物理坐标系）根据针孔模型下透镜成像焦距f，物距u和相距v的关系，以及下图可得：（注意此时的点M是摄像机坐标系的点）y是理想图像物理坐标系坐标）将上面的关系式化成其次坐标式为：（注意：x,u u三、畸变校正在上面所有的坐标系公式推导的过程中，我们遵循的是线性摄像机模型，但是实际的摄像机由于镜头制作工艺等原因，使摄像机获取的原始图像是含有畸变的，畸变的图像的像点、投影中心、空间点不存在共线关系，所以如果要想直接运用线性模型来描述三维世界空间的点与像点之间的关系，必须先对畸变的图像进行校正。

机器⼈视觉系统组成及定位算法1.机器⼈视觉机器⼈研究的核⼼就是：导航定位、路径规划、避障、多传感器融合。

定位技术有⼏种，不关⼼，只关⼼视觉的。

视觉技术⽤到“眼睛”可以分为：单⽬，双⽬，多⽬、RGB-D，后三种可以使图像有深度，这些眼睛亦可称为VO（视觉⾥程计：单⽬or⽴体），维基百科给出的介绍：在机器⼈和计算机视觉问题中，视觉⾥程计就是⼀个通过分析处理相关图像序列来确定机器⼈的位置和姿态。

当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采⽤摄像机作为全⾃主⽤移动机器⼈的感知传感器。

这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,⽽视觉系统则可以弥补这些缺点。

⽽现实世界是三维的，⽽投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是⼆维的，视觉处理的最终⽬的就是要从感知到的⼆维图像中提取有关的三维世界信息。

2.系统基本组成： CCD、PCI、PC及其外设等。

2.1 CCD/CMOS⼀⾏硅成像元素，在⼀个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如⾯阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到1024×1024像素等。

2.2视频数字信号处理器图像信号⼀般是⼆维信号，⼀幅图像通常由512×512个像素组成(当然有时也有256×256，或者1024×1024个像素)，每个像素有256级灰度，或者是3×8bit，红黄兰16M种颜⾊，⼀幅图像就有256KB或者768KB(对于彩⾊)个数据。

为了完成视觉处理的传感、预处理、分割、描述、识别和解释，上述前⼏项主要完成的数学运算可归纳为：(1)点处理常⽤于对⽐度增强、密度⾮线性较正、阈值处理、伪彩⾊处理等。

每个像素的输⼊数据经过⼀定关系映射成像素的输出数据，例如对数变换可实现暗区对⽐度扩张。

　(2)⼆维卷积的运算常⽤于图像平滑、尖锐化、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等。

2dslam定位状态判断方法2D SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和地图构建的技术。

在SLAM中，定位是指机器人在未知环境中实时估计自身位置的过程，而地图构建则是建立机器人周围环境的地图。

在2DSLAM中，定位状态判断方法是用来确定机器人当前的位置状态的方法。

下面将介绍一些常见的2DSLAM定位状态判断方法。

1.位姿估计误差：位姿估计误差是指机器人当前位姿估计值与真实位置之间的差异。

通过估计误差的大小可以判断定位的准确程度。

常见的位姿估计误差度量方法包括欧式距离、最小二乘法等。

当位姿估计误差较大时，可以判断定位状态为不准确；当位姿估计误差较小时，可以判断定位状态为准确。

2. 地图与传感器数据匹配度：地图与传感器数据的匹配度是指地图与当前传感器数据之间的一致性。

通常使用扫描匹配算法，如Iterative Closest Point（ICP）算法，来计算地图与传感器数据之间的匹配度。

当地图与传感器数据的匹配度较高时，可以判断定位状态为准确；当地图与传感器数据的匹配度较低时，可以判断定位状态为不准确。

3.运动一致性：运动一致性是指机器人的实际运动与位姿估计之间的一致性。

可以通过估计运动一致性的差异来判断定位的准确程度。

常见的估计方法包括计算机器人的运动矢量与位姿估计差异的大小等。

当运动一致性较高时，可以判断定位状态为准确；当运动一致性较低时，可以判断定位状态为不准确。

4.预测置信度：预测置信度是指机器人对当前位置的置信度，通常使用概率或置信度来表示。

可以通过预测置信度的大小来判断定位的准确程度。

当预测置信度较高时，可以判断定位状态为准确；当预测置信度较低时，可以判断定位状态为不准确。

5.基于特征的判断方法：基于特征的判断方法是指根据地图中特征点的分布和匹配度来判断定位状态。

通过特征的分布和匹配度可以判断机器人当前的位置是否在已知环境中。

3-D计算机视觉系统的高精度摄象机定标算法—DLTEAⅡ范洪;袁保宗
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】1992(20)11
【摘要】本文在分析计算机视觉系统中摄象机几何模型的基础上,修正了光学镜头畸变模型使之与数字成象系统相配合,提出了一个非常适合于3—D计算机视觉系统的通用高精度摄象机定标方法:增强型直接线性变换—误差拟合算法(DLTEAⅡ).实验表明,使用普通CCD摄象机的立体视觉系统经DLTEAⅡ定标后,在
300mm×200mm视场和0.8m～0.9m深度范围内其三维定位的绝对精度分别为dx<0.03mm,dy<0.04mm和dz<0.09mm,相对精度为视场大小和深度的
1/10000.本文所提出的定标方法在三维计算机视觉、智能机器人、工业自动化生产、近景摄影测量和军事等领域有着广泛的应用前景.
【总页数】7页(P12-18)
【关键词】摄象机;定标;计算机视觉
【作者】范洪;袁保宗
【作者单位】北方交通大学信息科学研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.三维计算机视觉系统中的结构光快速定标 [J], 雷海军;金刚;雷丰中;李德华
2.3—D计算机视觉系统的高精度摄象机定标算法——DLTEAII [J], 范洪;袁保宗
3.一种用于三维立体视觉的精密摄象机定标算法 [J], 李锦成;袁保宗
4.三维计算机视觉系统中的结构光快速定标 [J], 雷海军;金刚;雷丰中;李德华
5.三维计算机视觉系统中的结构光快速定标 [J], 雷海军;金刚;等
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