相机需要重新标定的原因

相机标定的来龙去脉（详解标定原理、畸变矫正原理、使用经验）1、相机标定的意义在机器视觉领域，相机的标定是一个关键的环节，它决定了机器视觉系统能否有效的定位，能否有效的计算目标物。

相机的标定基本上可以分为两种，第一种是相机的自标定；第二种是依赖于标定参照物的标定方法。

前者是相机拍摄周围物体，通过数字图像处理的方法和相关的几何计算得到相机参数，但是这种方法标定的结果误差较大，不适合于高精度应用场合。

后者是通过标定参照物，由相机成像，并通过数字图像处理的方法，以及后期的空间算术运算计算相机的内参和外参。

这种方法标定的精度高，适用于对精度要求高的应用场合。

本文主要写一写后者，至于前者，是一个研究的难点和热点，以后有空再写。

2、坐标系的变换2.1、小孔成像的原理小孔成像的原理可以用下图来说明：2.2、各个坐标系的定义为了说明白，建议先介绍图像的坐标系，再逐步推广到世界坐标系，最后说明各个坐标系是如何变化的，从而给出相机的内参和外参。

2.2.1、像素坐标系像素坐标就是像素在图像中的位置。

一般像素坐标系的左上角的顶点就是远点，水平向右是u，垂直向下是v轴。

例如，在上图中，任意一个像素点的坐标可以表示为（ui,vi）。

2.2.2、图像坐标系在像素坐标系中，每个像素的坐标是用像素来表示的，然而，像素的表示方法却不能反应图像中物体的物力尺寸，因此，有必要将像素坐标转换为图像坐标。

将像素坐标系的原点平移到图像的中心，就定为图像坐标系的原点，图像坐标系的x轴与像素坐标系的u轴平行，方向相同，而图像坐标系的y轴与像素坐标系的v轴平行，方向相同。

在图中，假设图像中心的像素坐标是（u0,v0），相机中感光器件每个像素的物力尺寸是dx * dy，那么，图像坐标系的坐标（x,y）与像素坐标系的坐标（u,v）之间的关系可以表示为：写成矩阵的形式就为改写为齐次坐标的形式2.2.3、相机坐标系相机坐标系是以相机的光轴作为Z轴，光线在相机光学系统的中心位置就是原点Oc（实际上就是透镜的中心）,相机坐标系的水平轴Xc与垂直轴Yc分别于图像坐标系的X轴和Y轴平行。

鱼眼相机标定原理鱼眼相机是一种具有广角视野的特殊相机，它能够捕捉到更大范围的景象。

然而，由于鱼眼镜头的特殊形状，它会引起图像的畸变。

为了纠正这种畸变并获得准确的图像信息，我们需要对鱼眼相机进行标定。

鱼眼相机标定的原理是通过建立相机模型，将图像坐标与世界坐标进行映射，从而实现对图像畸变的校正。

常用的鱼眼相机模型有两种：圆柱投影模型和正交投影模型。

圆柱投影模型是最常用的鱼眼相机模型之一。

它假设鱼眼相机的镜头形状为圆柱体，并将图像坐标映射到一个圆柱体上。

在这个模型中，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。

正交投影模型是另一种常用的鱼眼相机模型。

它假设鱼眼相机的镜头形状为正方体，并将图像坐标映射到一个正方体上。

与圆柱投影模型类似，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。

鱼眼相机标定的过程可以分为两个步骤：内参数标定和外参数标定。

内参数标定是指确定相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和畸变系数等。

为了进行内参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。

通过对这些数据进行处理，可以得到相机的内部参数。

外参数标定是指确定相机的外部参数，包括相机的位置和朝向。

为了进行外参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。

通过对这些数据进行处理，可以得到相机的外部参数。

在鱼眼相机标定的过程中，我们需要使用特殊的标定板。

这个标定板上通常会有一些特殊的标记点，以便于相机进行识别。

通过将标定板放置在不同的位置和角度，然后采集对应的图像和世界坐标，我们可以得到一组用于标定的数据。

在实际的标定过程中，我们需要使用相机标定的软件。

这个软件可以帮助我们进行数据的采集和处理，从而得到相机的内外参数。

在标定过程中，我们还需要注意一些细节，比如保证标定板和相机保持平行、避免阴影和反射等。

一旦完成了鱼眼相机的标定，我们就可以使用得到的参数对图像进行畸变校正。

通过将图像坐标映射到世界坐标，并使用内外参数进行逆映射，我们可以得到校正后的图像。

为什么要进行相机标定?相机标定有何意义?01为什么要进行相机标定随着（机器视觉）的迅猛发展，我们已经不满足于使用摄像机进行监控、抓拍这种较为简单的功能。

更多的用户青睐于它在非接触三维尺寸测量上的应用。

我们所谓的三维测量是广义的三维测量，它不仅包括三维物体的重构与测量，还包括在三维空间中识别任意二维平面上的尺寸以及位置。

这种技术目前已被应用在（高精度）的（工业）模具以及装配测量中，其中任意二维平面上的尺寸（检测）技术应用得更为广泛。

图一如图1当被测平面和像平面平行且成像模型为理想的小孔成像模型，我们设焦距为、工作距离为，则被测物和它的像关系可简单的表示为：但是在实际应用中并非如此，我们无法严格控制像平面和被测平面的位置，所用的镜头也不是严格的小孔模型。

如果直接使用【1】式计算将会产生极大的误差。

因此，为了获取更高的测量精度，我们需要通过标定来实现坐标平面的转换以及图像的校正。

02什么是相机标定在实际应用中，被测平面的不确定性以及镜头的畸变使我们已经无法简单的使用【1】式计算出实际距离，但是我们可以将目前能够获得的数据进行转换，使这些数据符合【1】式的使用条件。

也就是将任意坐标平面通过旋转和平移映射到理想坐标平面上，对有畸变的图像进行校正，让它成为符合小孔成像模型的像平面。

有了这种方法，我们只要确定转换（算法）、校正算法以及【1】式中的参数就可以实现三维空间中任意平面上尺寸与位置的测量。

我们将这种确定参数的过程称之为标定。

03相机单目标定相机标定的方法根据摄像机的数目可分为单目标定、双目标定以及多目标定。

其中单目相机标定是双目标定的基础，而多目相机的标定则是双目相机的扩展。

因此，我们今天首先来为大家介绍单目标定。

在平面测量中影响我们拍摄图像形变的因素有两个：镜头和相机姿态。

根据这两个因素我们将摄像机的参数分为两组，相机内参和相机外参。

3.1 相机内参内参一般包括镜头的焦距、镜头畸变参数、光轴中心坐标以及像元尺寸，当摄像机和镜头确定时，这些参数唯一确定。

定标过程容易出现的问题主要包括以下几个方面：
1. 未按中标候选人顺序定标：在实际项目中，招标人可能未按照评审排名顺序确定中标人，这可能导致与招标文件中招标人委托评委会推荐中标候选人的相关规定矛盾，也违背了招标程序的逻辑性和严谨性。

如果招标人未能给出充分的定标理由，这种做法可能违背了公开与公平原则。

2. 标定板问题：标定板的制作精度对标定结果有很大影响，精度低的标定板可能导致误差较大。

此外，标定板的亮度、均匀性、成像尺寸等因素也可能对标定结果产生影响。

3. 相机问题：在标定过程中，相机的稳定性、清洁度、焦距等因素都可能对标定结果产生影响。

例如，相机稍微移动或镜头有污点都可能导致需要重新标定。

4. 标定图片数量和质量问题：标定图片的数量和质量对标定结果也有很大影响。

图片数量太少或质量太差可能导致标定参数不准确。

5. 光源问题：光源对标定结果也有重要影响。

如果标定板亮度不足或不均匀，可能导致特征提取不准确，从而影响标定结果。

6. 定标斜率问题：在某些应用中，定标斜率可能因电极老化、污染等原因而下降，导致定标失败。

此时，需要对电极进行处理或更换电极。

为了避免这些问题，建议在定标过程中严格按照规范操
作，确保标定板、相机、光源等因素都符合要求，并注意检查标定结果的质量和准确性。

同时，对于可能出现的问题，应提前制定相应的解决方案和预防措施。

相机内参标定原理随着计算机视觉技术的不断发展，相机标定已经成为了计算机视觉领域中非常重要的一部分。

相机标定的目的是确定相机的内部参数，这些内部参数包括相机的焦距、主点位置、畸变系数等，相机标定是计算机视觉中的一个基础问题，它在机器人视觉、三维重建、虚拟现实等领域中都有着广泛的应用。

相机标定的原理是利用已知的物体特征点和对应的图像特征点，通过数学方法求解出相机的内部参数。

相机标定的过程可以分为两个部分：外部参数和内部参数的标定。

外部参数是指相机在世界坐标系中的位置和方向，内部参数是指相机的焦距、主点位置、畸变系数等。

相机内部参数的标定是利用已知的图像特征点和其对应的世界坐标系中的特征点，通过数学方法求解相机的内部参数。

在相机内部参数的标定中，主要有以下几个问题需要解决：1. 相机的畸变问题在实际应用中，相机的成像并不是完美的，图像中的物体会出现一些畸变现象，主要有径向畸变和切向畸变两种。

径向畸变是指图像中的直线在相机的成像平面上不再是直线，而是弯曲的，这是由于相机透镜的形状和位置不完美造成的。

切向畸变是指图像中的直线在相机成像平面上不再是垂直于相机光轴的，而是有一定的倾斜角度，这是由于相机感光元件和透镜不完全平行造成的。

为了解决相机的畸变问题，我们需要对相机进行畸变校正。

畸变校正的方法主要有两种：一种是利用相机的畸变模型进行校正，另一种是利用校正板进行校正。

2. 相机的内部参数相机的内部参数包括焦距、主点位置、像素尺寸等。

相机的内部参数对于相机成像的质量和精度有着非常重要的影响。

在相机标定的过程中，我们需要通过数学方法求解出相机的内部参数。

3. 相机的坐标系在相机标定的过程中，我们需要确定相机的坐标系。

相机的坐标系有两种：一种是相机坐标系，另一种是世界坐标系。

相机坐标系是以相机为原点建立的坐标系，世界坐标系是以物体为原点建立的坐标系。

在相机标定的过程中，我们需要将相机坐标系和世界坐标系进行转换，从而确定相机的外部参数。

相机光心标定原理
相机光心标定是计算机视觉中的一个重要问题，它是指确定相机的内部参数，即相机的光心、焦距、畸变等参数。

相机光心标定的目的是为了使得计算机能够准确地将图像中的像素坐标转换为真实世界中的物理坐标。

相机光心是指相机的光学中心，也就是相机的成像中心。

在相机成像时，光线会经过透镜，然后聚焦在成像平面上，成像平面上的像素点就是相机所拍摄的图像。

相机的光心是指透镜的光学中心，也就是光线通过透镜时的中心点。

相机的光心位置对于相机成像的准确性非常重要，因为它决定了图像中的像素点与真实世界中的物理坐标之间的转换关系。

相机光心标定的原理是通过拍摄一组已知的标定板图像，来计算相机的内部参数。

标定板是一种特殊的平面，上面有一些已知的点或者特征，这些点或特征可以用来计算相机的内部参数。

在标定板上放置一些特殊的标记，例如黑白相间的棋盘格，然后将相机对准标定板，拍摄一组图像。

通过对这些图像进行处理，可以计算出相机的内部参数，包括光心、焦距、畸变等。

相机光心标定的过程需要使用计算机视觉中的一些算法，例如相机标定算法、图像处理算法等。

相机标定算法是一种基于数学模型的算法，它可以通过对标定板图像的处理，来计算出相机的内部参数。

图像处理算法则是用来对标定板图像进行处理，例如提取标记点、去除畸变等。

相机光心标定是计算机视觉中的一个重要问题，它可以帮助我们准确地将图像中的像素坐标转换为真实世界中的物理坐标。

通过相机光心标定，我们可以得到相机的内部参数，从而提高图像处理的准确性和精度。

相机标定的原理相机标定是指通过对相机内部参数和外部参数的测量和计算，确定相机成像的几何关系和畸变特性，从而提高相机成像的精度和稳定性。

相机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的重要技术，广泛应用于三维重建、机器人视觉、自动驾驶等领域。

相机标定的原理基于相机成像的几何模型。

相机成像的几何模型可以用针孔相机模型来描述。

针孔相机模型假设相机成像的过程是通过一个小孔（针孔）将三维空间中的点投影到二维平面上。

这个过程可以用一个数学模型来描述，即针孔相机模型。

针孔相机模型包括内部参数和外部参数两个部分。

内部参数是指相机的内部特性，包括焦距、主点位置、像素大小等。

外部参数是指相机的外部特性，包括相机的位置和朝向。

相机标定的目的就是确定这些参数的值。

相机标定的过程需要使用标定板。

标定板是一种特殊的平面，上面有一些特定的标记，可以用来测量相机成像的几何关系和畸变特性。

标定板的选择和摆放对标定结果有很大的影响。

一般来说，标定板应该具有高对比度、高精度、高稳定性和高可重复性。

相机标定的过程可以分为内部参数标定和外部参数标定两个部分。

内部参数标定是通过拍摄标定板来确定相机的内部参数。

外部参数标定是通过拍摄不同位置和朝向的标定板来确定相机的外部参数。

相机标定的结果可以用来校正相机成像的畸变，提高相机成像的精度和稳定性。

相机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的重要技术，可以提高相机成像的精度和稳定性。

相机标定的原理基于相机成像的几何模型，需要使用标定板来测量相机成像的几何关系和畸变特性。

相机标定的过程可以分为内部参数标定和外部参数标定两个部分，结果可以用来校正相机成像的畸变，提高相机成像的精度和稳定性。