下载文档原格式
相机标定的步骤介绍相机标定是计算机视觉领域中的重要技术之一，用于计算相机的内参数和外参数。
通过相机标定，可以准确地测量3D物体的位置和尺寸，提高图像处理算法的精度和鲁棒性。
本文将介绍相机标定的步骤，包括相机标定的背景知识、标定板的选择和布置、图像采集和提取角点信息、计算相机的内参数和外参数等内容。
背景知识在进行相机标定之前，需要了解以下几个关键概念：1.相机内参数：包括焦距、主点坐标和径向畸变等参数，用于描述相机的成像特性。
2.相机外参数：包括相机的旋转矩阵和平移向量，用于描述相机在三维空间中的位置和姿态。
3.畸变模型：常用的有径向畸变和切向畸变，用来描述相机成像时的畸变特性。
标定板的选择和布置选择合适的标定板非常重要，常见的标定板有棋盘格、圆网格等。
1.棋盘格标定板：优点是结构简单，易于制作和辨识。
缺点是对光照条件和角度较敏感。
2.圆网格标定板：优点是对光照条件和角度不敏感，稳定性较好。
缺点是制作和辨识相对复杂。
无论选择哪种标定板，都需要确保标定板的样式规整、边缘清晰，以及标定板相对于相机位置的固定。
图像采集和提取角点信息进行相机标定前，需要采集一组包含标定板的图像，并从图像中提取出角点信息。
1.图像采集：应尽量保证光照均匀、避免阴影和反光等干扰因素。
拍摄时应覆盖不同姿态、角度和距离的标定板样本。
2.角点提取：利用图像处理算法，提取标定板图像上的角点信息。
常用的算法有Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。
对于每一张标定板图像，需要提取出角点的像素坐标，并与标定板上的物理坐标进行对应。
标定板上的物理坐标可以通过测量标定板尺寸得到。
标定参数计算通过采集的图像和提取的角点信息，可以利用数学模型计算相机的内参数和外参数。
1.内参数计算：通过最小二乘法或非线性优化等方法，根据已知的角点坐标和标定板上的物理坐标，求解出相机的焦距、主点坐标和径向畸变等参数。
2.外参数计算：利用求解PnP问题的算法，根据已知的角点坐标和标定板上的物理坐标，求解出相机的旋转矩阵和平移向量。
摄像机标定方法摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，主要目的是确定摄像机的内外参数，以便将图像中的像素坐标转换为世界坐标。
摄像机标定有多种方法可供选择，其中包括使用标定物体、使用棋盘格、使用角点等。
下面将详细介绍其中的几种方法。
第一种方法是使用标定物体进行摄像机标定。
该方法需要摄像机拍摄带有已知尺寸的标定物体，例如固定尺寸的棋盘格或标尺。
通过测量图像中标定物体的像素坐标和已知尺寸，可以计算出摄像机的内外参数。
这个过程通常涉及到图像坐标和世界坐标的转换，以及通过最小二乘法进行参数求解。
第二种方法是使用棋盘格进行摄像机标定。
这种方法是比较常用且简单的一种标定方法。
首先，在摄像机拍摄的图像中绘制一个棋盘格，然后使用摄像机内参数和外参数将棋盘格的世界坐标与图像坐标建立对应关系。
通过采集多幅图像并测量每幅图像中的棋盘格角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。
这个过程通常使用角点检测算法来自动检测图像中的棋盘格角点。
第三种方法是使用角点进行摄像机标定。
这种方法也是比较常用的一种标定方法。
和使用棋盘格类似，该方法也是通过摄像机内参数和外参数将角点的世界坐标与图像坐标建立对应关系。
角点通常是由几条直线的交点或者是物体的尖锐边缘。
通过采集多幅图像并测量每幅图像中的角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。
这个过程通常也使用角点检测算法来自动检测图像中的角点。
除了上述几种常用方法，还有其他一些比较新颖的摄像机标定方法。
例如，基于模板匹配的方法可以在不需要标定物体的情况下估计摄像机的内外参数。
这种方法需要摄像机拍摄多幅图像，并在每幅图像中定位模板。
通过比较模板在不同图像中的位置，可以估计摄像机的内外参数。
此外，还有基于结构光的方法和基于手眼标定原理的方法等。
总之，摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，有多种不同的方法可供选择。
使用标定物体、棋盘格、角点等进行摄像机标定是常见的方法。
这些方法可以通过采集多幅图像并测量像素坐标，计算摄像机的内外参数。
第一步：放置好标定板，开真空吸稳标定板后设备回零
第二步：启动桌面上的标定程序
第三步：调整好相机图像后，锁紧相机
第四步：切换到“相机标定”页
第五步：点击“加载”
第六步：移动十字靶标到图像中心,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中1第七步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中2第八步：向X+方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中3第九步：向Y-方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中4第十步：向Y-方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中5第十一步：向X-方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中6第十二步：向X-方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中7
第十三步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中8第十四步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中9第十五步：点击“标定测试”
第十五步：点击“保存标定”
第十六步：点击“加载”
第十七步：切换到“相机参数”页核对坐标是否一致。
Based on reflector column：基本思想：在一个场景中的一个垂直柱面上，设置由许多反射目标组成的试验区域。
下图显示的是在桥桩上贴反射片的例子。
目标应该(1)覆盖照相机的垂直视场；(2)在深度上有一定的变化。
也就是说，反射体不能被放置在和照相机主轴正交的平面内。
右图显示的是反射片覆盖在一个视场范围内的垂直带上的照相机图像。
The image below shows an indoor scene with9下面图像显示的是一个室内场景，在大约3m的距离内的一个柱体上分布了9个反射片，在大约8m的距离内有7个反射片，在大约相距13m处有一个反射片。
通过一次闪光拍摄，所有目标都可以在一幅图像中清晰显示出来。
单个校准视场，不能精确确定照相机校准参数。
但是因为照相机是固定在扫描仪的旋转部分上的，可以记录下一系列的图像，并且从所有图像上提取出的反射标靶覆盖了照相机的整个视场，由此能给出一个非常好的校准视场。
通常校准视场是通过全站仪进行测量的。
因为激光扫描仪通过进行精密扫描（像结点扫描），能够在它自身坐标系统中提供高精度的标靶位置，因此不需要用全站仪进行测量。
因此如上面所描述的，通过放置许多标靶，可设置一个试验视场，将顶部固定有照相机的扫描仪，放置在试验视场前面，开始一个新的校准任务。
Creating the new camera-calibration-task：创建一个新的照相机校准任务在一个现存的工程（Project）中建立一个新的照相机校准任务或首先创建一个新的工程。
可通过在CAMERA节点上点击右键，从菜单中选择新的校准（反射柱面）。
你将被提示选择一个初始照相机校准和一个初始的Mounting校准。
可以从下拉列表中选择或从其他工程中导入calibration（举例来说，默认的工程――在设置RiSCAN PRO时可以拷贝过来）。
这个校准用于任务的初始化。
初始校准越准确，数据采集越简单，整个校准任务也越快。
红外相机的标定
一、红外相机标定目的:
是为了准确获取红外图像中的温度信息，并将像素值转换为实际温度值。
二、红外相机的标定过程:
1.获取参考温度源:使用已知温度的参考源(如黑体辐射源或热电偶)来提供已知温度值。
确保参考源的温度稳定且准确。
2.摄像头几何标定:使用摄像头的几何信息，例如内参(相机的焦距、主点坐标等)和外参(相机的位置、姿态等)，进行摄像头的几何标定。
这可以通过使用标定板或特定的标定物体来进行相机标定。
3.热成像摄像头与可见光相机的对准:如果系统中同时使用了热成像摄像头和可见光相机，需要对它们进行对准。
这可以通过使用特定的校准板或特征点匹配等方法实现。
4.热象素灰度和温度的关系建模:通过采集热成像摄像头的图像数据，并结合已知温度源的温度值，建立热象素灰度和温度之间的关系模型。
这可以使用多项式拟合、线性回归或其他数学模型进行。
5.温度校准:使用已知温度的参考源和建立的灰度-温度模型，对摄像头的图像进行温度校准。
根据模型，将每个像素的灰度值转换为实际温度值。
6.非均匀性校正:红外热成像摄像头可能存在非均匀性响应，即不同区域的相同温度物体可能显示不同的灰度。
为了校正这种非均匀性，可以采用校正算法，如校正矩阵、校正系数或场景拍摄。
最详细、最完整的相机标定讲解最近做项⽬要⽤到标定，因为是⼩⽩，很多东西都不懂，于是查了⼀堆的博客，但没有⼀个博客能让我完全能看明⽩整个过程，绝⼤多数都讲的不全⾯，因此⾃⼰总结了⼀篇博客，给⾃⼰理⼀下思路，也能够帮助⼤家。
（张正友标定的详细求解还未完全搞明⽩，后⾯再加）在图像测量过程以及机器视觉应⽤中，为确定空间物体表⾯某点的三维⼏何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建⽴相机成像的⼏何模型，这些⼏何模型参数就是相机参数。
在⼤多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。
⽆论是在图像测量或者机器视觉应⽤中，相机参数的标定都是⾮常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机⼯作产⽣结果的准确性。
因此，做好相机标定是做好后续⼯作的前提，提⾼标定精度是科研⼯作的重点所在。
畸变（distortion）是对直线投影（rectilinear projection）的⼀种偏移。
简单来说直线投影是场景内的⼀条直线投影到图⽚上也保持为⼀条直线。
畸变简单来说就是⼀条直线投影到图⽚上不能保持为⼀条直线了，这是⼀种光学畸变（optical aberration）,可能由于摄像机镜头的原因。
相机的畸变和内参是相机本⾝的固有特性，标定⼀次即可⼀直使⽤。
但由于相机本⾝并⾮理想的⼩孔成像模型以及计算误差，采⽤不同的图⽚进⾏标定时得到的结果都有差异。
⼀般重投影误差很⼩的话，标定结果均可⽤。
坐标转换基础在视觉测量中，需要进⾏的⼀个重要预备⼯作是定义四个坐标系的意义，即摄像机坐标系、图像物理坐标系、图像像素坐标系和世界坐标系（参考坐标系）。
⼀、图像坐标系(x,y)⾄像素坐标系(u,v)1.两坐标轴互相垂直此时有2.⼀般情况，两轴不互相垂直此时有写成矩阵形式为：⼆、相机坐标系(Xc,Yc,Zc)⾄图像坐标系(x,y)(根据⼩孔成像原理，图像坐标系应在相机坐标系的另⼀边，为倒⽴反向成像，但为⽅便理解和计算，故投影⾄同侧。
相机标定————摘录于自百度知道目录相机标定相机标定的技术标定模板相机标定软件相机标定相机标定的技术标定模板相机标定软件展开编辑本段相机标定在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。
在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。
无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。
因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。
相机标定的方法相机标定方法有：传统相机标定法、主动视觉相机标定方法、相机自标定法。
传统相机标定法需要使用尺寸已知的标定物，通过建立标定物上坐标已知的点与其图像点之间的对应，利用一定的算法获得相机模型的内外参数。
根据标定物的不同可分为三维标定物和平面型标定物。
三维标定物可由单幅图像进行标定，标定精度较高，但高精密三维标定物的加工和维护较困难。
平面型标定物比三维标定物制作简单，精度易保证，但标定时必须采用两幅或两幅以上的图像。
传统相机标定法在标定过程中始终需要标定物，且标定物的制作精度会影响标定结果。
同时有些场合不适合放置标定物也限制了传统相机标定法的应用。
目前出现的自标定算法中主要是利用相机运动的约束。
相机的运动约束条件太强，因此使得其在实际中并不实用。
利用场景约束主要是利用场景中的一些平行或者正交的信息。
其中空间平行线在相机图像平面上的交点被称为消失点，它是射影几何中一个非常重要的特征，所以很多学者研究了基于消失点的相机自标定方法。
自标定方法灵活性强，可对相机进行在线定标。
但由于它是基于绝对二次曲线或曲面的方法，其算法鲁棒性差。
基于主动视觉的相机标定法是指已知相机的某些运动信息对相机进行标定。
该方法不需要标定物，但需要控制相机做某些特殊运动，利用这种运动的特殊性可以计算出相机内部参数。
相机参数标定
相机参数标定是对相机内部参数和外部参数进行测量和计算的过程，以便在图像获取和处理过程中进行校正，减小误差，获得更高的精度和可靠性。
在计算机视觉、机器人视觉、遥感图像、数字地图等领域广泛应用。
相机参数包括内部参数和外部参数两部分，其中内部参数包括焦距、像差、主点位置等，外部参数包括相机位置和姿态、三维物体位置和姿态等。
相机参数标定可以通过多种方法进行，常见的包括直接测量、空间三角测量、棋盘格标定、全景图像标定等。
棋盘格标定方法是一种比较简便、准确度较高的标定方法，具体步骤如下：
1.制作一个已知尺寸的棋盘格，并对其边缘进行标记。
2.在相机前方放置棋盘格，在不同位置、角度、姿态下分别拍摄多张图像，保证拍摄到不同的特征点。
3.对图像进行特征点提取和匹配，计算出每个特征点在相机坐标系下的三维坐标，用于后续计算。
4.将每个图像的内部参数和外部参数计算出来，可以使用非线性优化算法进行计算，得到每张图像下的相机位置和姿态等参数。
5.将多个图像的参数融合起来，计算出相机内部参数和外部参数的最终权值，以便后续图像处理和计算之用。
相机参数标定的精度和可靠性对于后续图像处理和计算的精度和可靠性至关重要，因此需要采用多种方法进行校正和验证。
在实际应用场景中，需要根据具体需求选择合适的标定方法，并结合实际情况进行优化和改进，以提高标定精度和效率。
相机标定技巧相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它是指通过对相机的内部参数和外部参数进行估计，从而使得计算机能够更准确地理解和分析图像。
相机标定技巧是实现这一过程的关键，本文将介绍几种常用的相机标定技巧。
一、棋盘格标定法棋盘格标定法是最常用的相机标定方法之一。
它通过在棋盘格上精确的标记角点，并利用相机拍摄得到的图像中的角点位置信息，来估计相机的内部参数和外部参数。
具体步骤如下：1. 准备一个具有已知尺寸的棋盘格，如8x6的方格。
2. 在相机和棋盘格之间保持适当的距离，以便能够拍摄到整个棋盘格。
3. 使用相机拍摄多张包含棋盘格的图像，尽量覆盖不同的角度和姿态。
4. 对每张图像进行角点检测，找到棋盘格的角点位置。
5. 根据棋盘格的已知尺寸和图像中的角点位置，使用标定算法计算相机的内部参数和外部参数。
二、球体标定法球体标定法是利用多个球体的已知三维坐标和图像中的对应点，来估计相机的内部参数和外部参数。
它的优点是对场景的要求较低，只需要在拍摄图像中有几个球体就可以进行标定。
具体步骤如下：1. 在场景中放置多个已知尺寸的球体，并记录它们的三维坐标。
2. 使用相机拍摄多张包含球体的图像，尽量覆盖不同的角度和姿态。
3. 对每张图像进行球体检测，找到球体的图像坐标。
4. 根据球体的已知三维坐标和图像中的坐标，使用标定算法计算相机的内部参数和外部参数。
三、直线标定法直线标定法是利用多个已知世界坐标系中的直线和图像中的对应直线，来估计相机的内部参数和外部参数。
它适用于场景中存在大量直线的情况，如建筑物、室内环境等。
具体步骤如下：1. 在场景中选择多条已知世界坐标系中的直线，并记录它们的三维坐标。
2. 使用相机拍摄多张包含直线的图像，尽量覆盖不同的角度和姿态。
3. 对每张图像进行直线检测，找到图像中的直线。
4. 根据已知的世界坐标系中的直线和图像中的直线，使用标定算法计算相机的内部参数和外部参数。
四、靶标标定法靶标标定法是一种基于图像中具有特定几何形状的靶标的相机标定方法。
相机标定的步骤相机标定是计算机视觉中的一个基本步骤，它的目的是确定相机的内在参数和外在参数。
内在参数包括相机的焦距、主点位置等固有参数，外在参数则包括相机的旋转和平移等相对位置关系。
相机标定是其他计算机视觉应用，比如三维重建、匹配和定位，的前提条件。
以下是相机标定的步骤：一、收集标定图像在进行相机标定之前，需要准备标定图像，这些图像应该覆盖不同的拍摄场景，涵盖各种角度和距离。
同时，应该将相机从不同的角度、高度和距离拍摄标定图像，这有助于增加标定精度。
二、提取角点提取角点是相机标定的关键步骤。
角点是一些图像中特殊的点，它们具有尖锐的角度和明显的亮度变化，可以作为标定算法的输入。
最常用的角点提取算法是Harris角点算法和Shi-Tomasi角点算法。
三、计算相机内部参数对于标定图像中的每一幅图像，相机内部参数都需要被计算出来。
常用的相机内部参数包括像素焦距、像素间距和主点位置等。
计算相机内部参数需要用到标定板上每个角点的实际三维坐标和对应的二维像素坐标。
四、计算相机外部参数在确定相机内部参数之后，需要计算相机移动和旋转的相对姿态。
这可以通过对标定板上的每一个角点进行追踪，计算相机的旋转和平移向量得出。
五、修正畸变相机镜头的畸变会导致图像失真，需要对图像进行畸变矫正。
通常来说，畸变可以分为径向畸变和切向畸变。
径向畸变是由于镜头曲率不同导致的，而切向畸变由于相机的光轴不垂直于成像平面引起。
常见的畸变矫正算法有多项式畸变模型和透镜畸变模型。
六、评估标定精度最后，需要评估标定精度。
这可以通过计算标定误差来完成。
标定误差是通过将实际三维坐标映射到标定图像上计算出来的，它可以帮助确定输入数据和模型之间的误差，并且可以用于评估标定的精度。
综上所述，相机标定包括收集标定图像、提取角点、计算相机内部参数、计算相机外部参数、修正畸变和评估标定精度六个步骤。
在进行相机标定时，需要注意收集充分的标定图像，使用精确的角点提取算法，精确计算相机参数，并能够确定标定精度。
