基于OpenCV的双目摄像机标定技术研究_王长元

《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。

《基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目相机系统在机器人导航、三维重建、物体识别等领域得到了广泛应用。

为了实现双目相机的精确标定，本文提出了一种基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法。

该方法通过棋盘格和圆标定物，结合双目相机的成像原理，实现了对双目相机系统的精确标定，提高了三维重建的精度和可靠性。

二、双目相机成像原理双目相机系统通过模拟人眼的立体视觉原理，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，从而实现对场景的三维重建。

为了实现精确的三维重建，需要对双目相机系统进行精确的标定。

三、棋盘格标定方法棋盘格标定方法是一种常用的双目相机标定方法。

该方法通过在棋盘格上放置已知尺寸的方格，利用双目相机从不同角度拍摄棋盘格图像，提取出棋盘格上的角点信息，从而实现对双目相机的标定。

该方法具有简单易行、操作方便等优点，但在标定过程中需要保证棋盘格的平移和旋转运动能够覆盖足够大的空间范围，否则可能导致标定结果的不准确。

四、圆标定物标定方法圆标定物标定方法是一种基于圆形的标定方法。

该方法通过在标定物上放置已知尺寸的圆形标记点，利用双目相机从不同角度拍摄标定物图像，提取出圆形标记点的中心位置信息，从而实现对双目相机的标定。

该方法具有更高的灵活性，可以在任意形状的平面上进行标定，并且可以通过增加标记点的数量和改变其在空间中的分布来提高标定的精度和可靠性。

五、基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法本文提出的基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法，结合了棋盘格和圆标定物的优点。

首先，利用棋盘格进行初步的标定，获取双目相机的初始参数。

然后，利用圆标定物进行进一步的精标定，通过增加标记点的数量和改变其在空间中的分布来提高标定的精度和可靠性。

在标定过程中，我们采用了一种迭代优化的算法，通过对不同角度下提取的角点和圆形标记点的中心位置信息进行迭代优化，实现对双目相机参数的精确估计。

基于OpenCV的双目立体视觉测距_摄像机标定论文导读::双目立体视觉模型。

摄像机标定。

立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法。

目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。

论文关键词:双目立体视觉，摄像机标定，立体匹配，测距(一)引言基于计算机视觉理论的视觉测距技术是今后发展的一个重要方向，它在机器人壁障系统、汽车导航防撞系统等领域有着广泛的应用前景。

目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。

论文采用的是被动测距法。

被动测距法是在自然光照条件下，根据被测物体本身发出的信号(如光信号)来测量距离，主要包括立体视觉测距法、单目测距法、测角被动测距法等[1]。

立体视觉测距法是仿照人类利用双目感知距离信息的一种测距方法，直接模拟人的双眼处理景物，简便可靠，但该方法的难点是选择合理的匹配特征和匹配准则[2]。

双目立体视觉系统采用两台摄像机同时从两个不同视点获取同一景物的多幅图像，即立体图像对，通过测量景物在立体图像对中的视差，再利用双目视觉成像原理就可以计算出目标到摄像机的距离。

立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法，在得到摄像机参数和匹配点后再利用最小二乘法即可算出三维信息。

(二)双目立体视觉模型首先介绍双目视觉所涉及到三个坐标系:世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。

世界坐标系中的点坐标记为，摄像机坐标系用表示。

图像坐标为摄像机所拍摄到的图像的二维坐标，一般有两种表示方法:是以像素为单位的图像坐标，是以毫米为单位的图像坐标。

建立以毫米为单位的图像坐标是因为坐标只表示了像素在数字图像中的行数和列数，并没有表示出该像素在数字图像中的物理位置[3]论文范文。

图1为平行双目视觉模型，即参数相同的两个摄像机平行放置，两光轴互相平行且都平行于z 轴，x 轴共线摄像机标定，两摄像机光心的距离为B(即基线距)。

图中O1、O2为左右两摄像机的焦点，I1 、I2为左右摄像机的像平面，P1 、P2 分别是空间点P(X,Y,Z)在左右像平面上的成像点，f是摄像机的焦距。

《基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目相机系统在机器人导航、三维重建、物体识别等领域得到了广泛应用。

为了实现双目相机的精确标定，本文提出了一种基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法。

该方法通过棋盘格和圆标定物对双目相机进行联合标定，提高了标定的精度和鲁棒性。

二、相关技术概述2.1 双目相机标定原理双目相机标定是通过建立相机之间的几何关系，从而实现对三维空间中物体的精确测量。

通常使用一系列已知尺寸和形状的物体（如棋盘格）作为参考物进行标定。

2.2 棋盘格和圆标定物特点棋盘格作为一种常用的标定工具，具有结构简单、易于制作和识别等特点。

而圆标定物则具有较高的几何特征，能够提供更多的信息用于相机标定。

三、基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法3.1 棋盘格的标定步骤首先，在双目相机系统中放置棋盘格，并确保棋盘格在相机的视野范围内。

然后，通过相机拍摄棋盘格图像，提取出棋盘格的角点信息。

最后，根据角点信息计算相机的内外参数，完成棋盘格的标定。

3.2 圆标定物的标定步骤将圆标定物放置在双目相机系统中，并拍摄圆标定物的图像。

然后，利用图像处理技术提取出圆心坐标信息。

根据圆心坐标信息和已知的圆半径，可以计算出相机的透视变换矩阵，进而实现相机的精确标定。

3.3 联合标定过程在完成棋盘格和圆标定物的单独标定后，将两者的结果进行融合，以实现双目相机的联合标定。

通过比较和分析棋盘格和圆标定物在双目相机系统中的位置关系，可以进一步优化相机的内外参数，提高标定的精度和鲁棒性。

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，我们进行了实验分析。

实验结果表明，该方法能够有效地提高双目相机的标定精度和鲁棒性，为后续的三维重建、物体识别等任务提供了可靠的相机参数。

五、结论本文提出了一种基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法。

该方法通过联合使用棋盘格和圆标定物进行双目相机的精确标定，提高了标定的精度和鲁棒性。

《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、立体测量等应用中，双目相机技术被广泛应用。

其标定技术则是影响其测量精度与可靠性的关键因素之一。

目前，针对双目相机的标定方法主要分为传统标定方法和自标定方法。

其中，传统标定方法因其标定精度高、稳定性好而受到广泛关注。

本文提出了一种基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法，通过优化算法提高标定精度和效率。

二、相关工作传统的双目相机标定方法通常使用高精度的三维标定物，如棋盘格等。

然而，这些方法在复杂环境下存在一定局限性，如标定物制作难度大、对光照条件敏感等。

近年来，一些研究者开始尝试使用圆标定物进行双目相机标定，这种方法具有制作简单、对光照条件不敏感等优点。

但如何将这两种标定方法有效地结合起来，提高标定精度和效率，仍是一个待解决的问题。

三、方法本文提出的基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法，主要包括以下步骤：1. 制作棋盘格和圆标定物：棋盘格用于初步标定双目相机的内外参数，圆标定物则用于进一步提高标定精度。

2. 棋盘格初步标定：将棋盘格放置在双目相机的视野中，通过图像处理技术提取棋盘格的角点信息，计算出双目相机的初步内外参数。

3. 圆标定物进一步优化：将圆标定物放置在已知的空间位置，通过双目视觉系统检测圆心位置。

利用最小二乘法等方法对双目相机的内外参数进行优化，提高标定精度。

4. 优化算法设计：采用迭代算法和最小二乘法相结合的方法，对双目相机的内外参数进行迭代优化，提高标定效率。

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，我们进行了多组实验。

实验结果表明，该方法能够有效地提高双目相机的标定精度和效率。

与传统的标定方法相比，该方法具有更高的鲁棒性和实用性。

五、结论本文提出了一种基于棋盘格和圆标定物的双目相机标定方法，通过优化算法提高了标定精度和效率。

实验结果表明，该方法具有较高的鲁棒性和实用性。

opencv里双目系统标定方法
双目视觉标定，真的有那么重要吗？
说实话，标定双目系统就像是给相机配上一副“眼镜”。

只有
眼镜配得准，看得才清楚。

所以，标定双目视觉系统，就是为了让
它更准确地“看”世界。

标定是个啥样的过程？
标定啊，简单来说，就是通过一系列操作，给相机找出它的
“眼睛”参数。

比如，它看东西的焦距、畸变，还有它跟世界之间
的位置关系。

听说张氏标定法挺火的？
对啊，张氏标定法就像是个“网红”方法。

它用个棋盘格模板，拍拍照片，就能算出相机的参数。

简单、快速，而且效果还不错。

Tsai两步法是不是也很厉害？
Tsai两步法啊，听起来就像是那种“老江湖”的方法。

它分两
步来，先大概算算，再精细调整。

虽然现在已经有些新方法比它更火，但在相机标定的历史上，它可是个里程碑。

标定要注意哪些事儿？
标定啊，可得小心点儿。

照片得拍清楚，数量也得够。

相机别动，不然结果就歪了。

最后，还得验证一下参数准不准，别白忙一场。

标定完了能干啥？
标定完了，相机就“开光”了，能更准确地看世界。

立体匹配、三维重建，啥都能干。

就像给你配了副好眼镜，看什么都清晰多了。

所以啊，标定双目视觉系统，真的挺重要的。

得好好对待，别
马虎了事儿。

基于OpenCV和本质矩阵的双目立体视觉摄像机标定方法蓝福明;杨宜民【期刊名称】《自动化与信息工程》【年(卷),期】2012(33)6【摘要】为克服传统标定过程复杂、不适用于现场操作等弱点，采用基于OpenCV 和本质矩阵的双目视觉摄像机标定方法。

该方法利用OpenCV编程在线标定摄像机的内部参数，通过图像对应特征点匹配，结合极线约束方程，线性求解出本质矩阵，从而快速地得到摄像机的外部参数。

实验结果表明，该标定算法简单快速，可适用于户外场合的标定。

% Most traditional approaches for stereo sensors calibration often require accurate calibration objects and complex procedures, which limit their capability in out-door work. The paper of binocular vision camera calibration method works on OpenCV and essential matrix. The method uses the program of OpenCV to calibrate the parameters of camera's internal on line. Equation of the essential matrix is formed by finding matched points in the image-pair, combined with the epipolar constraint and solved linearly. The internal parameters of the camera are rapidly got. The experimental results show that the calibration algorithm is simple and fast, and can apply to calibrate the occasion of out-door.【总页数】4页(P4-7)【作者】蓝福明;杨宜民【作者单位】广东工业大学自动化学院;广东工业大学自动化学院【正文语种】中文【相关文献】1.基于OpenCV的双目摄像机标定 [J], 袁利;刘海华;陆雪松2.基于 OpenCV 的双目摄像机标定技术研究 [J], 王长元;邢世蒙3.基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统 [J], 汪珍珍;赵连玉;刘振忠4.基于OpenCV的双目立体视觉测距 [J], 罗丹;廖志贤5.基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统 [J], 万智萍;叶仕通因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计作者：吴世迪石成江何万涛来源：《科技创新与应用》2017年第10期摘要：逆向工程技术采用了通过测量实际物体的尺寸转换为3D模型的方法。

文章着眼于长距离广角度下相对低精度的视觉影像测量标定，对此进行了优化设计。

通过CCD摄像机获得平面图像后使用opencv滤波处理，精确识别测量物外观轮廓和激光点，综合激光角度和光斑到像平面的距离求解相机在世界坐标系下的参数矩阵。

关键词：结构光测量；相机标定；opencv滤波；轮廓提取1 绪论结构光测量原理及相机标定简介光栅投影仪CCD相机安装位置如图1所示。

从光栅投影仪发出的光栅投射到零坐标平面上经过物体表面轮廓阻挡产生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相机获取分时多帧图像识别分析后得到像点实际高度。

作为描述被测物体空间位置的绝对坐标系被称为世界坐标系，用来描述摄像机像素平面成像的2D位置关系的平面坐标系称为摄像机坐标系。

摄像机坐标系与世界坐标系的相对位置关系可以用一个旋转矩阵和一个平移向量来描述。

由于测量对象为较大尺寸和较大视角的情况，所以忽略透镜的径向轴向畸变可以得到透视变换矩阵A。

其中[XW YW ZW 1]T为世界坐标系下的三维坐标，[u v 1]T为对应的像平面坐标aij为透视变换矩阵A的元素，化简后得到一个线性方程组。

对于每个世界坐标系下已知其对应关系的图像点，由上述方程组可知，在不少于六个对应坐标点带入后可求解矩阵A。

较多的对应点带入后可以得到更多更多的线性约束关系方程组，用最小二乘法求解矩阵A取值更精确，从而降低误差影响。

基于以上取点需求，引入一种激光测距配合角度旋转的方式完成相机标定。

2 光斑图像采集（1）图2中坐标原点位光源位置，由卡尺和激光测距度数配合安装调试为零位置。

固定在可以水平旋转和竖直垂直于纸面方向旋转的两个旋转台上。

当两个转台安不同角度旋转定位时，就可以分别取到图示网格状交点的各个位置。

一种基于无共视区域的多双目相机运动标定方法
双目相机是一种用于三维测量和计算机视觉应用的重要设备，其中相机间的外部标定
是实现立体视觉的关键技术。

现有的双目相机标定方法主要依赖于共视区域内的特征点匹配，但在某些情况下，由于图像遮挡或视线受阻等原因，相机间的共视区域受限，这种方
法就变得困难。

针对这一问题，本文提出了一种基于无共视区域的多双目相机运动标定方法。

该方法
利用了多个相机的重叠区域以及相机运动的连续性，通过多个相机对目标场景进行观测，
对相机外部参数进行标定，并构建了一个多相机标定系统。

具体地，该方法的实现步骤如下：
1. 选取多个双目相机，并放置在目标场景不同的视点位置上。

2. 在每个相机的视场范围内，采集一系列的图像。

3. 利用模板匹配等方法，确定不同相机视场中相同目标物的位置。

4. 利用相邻图像间的运动信息，确定相机间的外部参数。

5. 借助于多个相机的重叠区域，检查标定结果的稳定性和可靠性。

6. 最终得到多个相机的外部参数，以及标定系统的相对姿态信息。

该方法的主要特点在于它能够处理相机间无共视区域的场景，并具有以下优点：
1. 可以利用多个相机的信息，提高标定的精度和稳定性。

2. 不需要用户手动选取标志物，同时适用范围更广。

3. 实验结果表明，该方法的标定误差相对于传统方法缩小了一半以上。

这种基于无共视区域的多双目相机运动标定方法具有很强的实用性和广泛的应用前景，可为各种三维测量和计算机视觉领域的应用提供有力的技术支持。