单视图摄像机自标定

简述相机自标定法步骤相机自标定法是计算机视觉领域中的一项关键技术，它能够在没有特殊标定物的条件下，仅利用相机内部参数对相机进行标定。

本文将简述相机自标定法的步骤，帮助读者了解这一技术的基本原理。

相机自标定法主要包括以下步骤：1.图像采集在进行相机自标定之前，首先需要采集一系列不同视角下的图像。

这些图像应当包含丰富的场景信息，以便于后续的特征提取和匹配。

2.特征提取从采集到的图像中提取特征点。

常用的特征提取方法有关键点提取（如SIFT、SURF等）和边缘检测。

这些特征点将用于后续的特征匹配。

3.特征匹配将提取到的特征点进行匹配。

这一步骤需要找到不同图像中相同特征点的对应关系。

常用的特征匹配方法有暴力匹配、FLANN匹配等。

4.本质矩阵估计利用特征匹配结果，计算两幅图像之间的本质矩阵。

本质矩阵描述了图像间的旋转和平移关系。

这一步通常采用RANSAC算法进行优化，以提高鲁棒性。

5.相机内参估计通过本质矩阵和特征匹配结果，利用三角测量原理，估算相机的内参（焦距、主点等）。

这一步可以通过最小化重投影误差来实现。

6.畸变校正根据相机内参，对图像进行畸变校正。

常见的畸变有径向畸变和切向畸变。

畸变校正可以提高图像质量，为后续视觉任务提供更好的基础。

7.优化通过优化算法（如Levenberg-Marquardt算法）对相机内参进行迭代优化，进一步降低重投影误差，提高标定精度。

8.标定结果评估评估标定结果的准确性。

常用的评估指标有重投影误差、平均误差等。

如果评估结果满意，则可以认为相机自标定成功。

总结：相机自标定法通过以上步骤，可以在没有特殊标定物的条件下，实现相机的标定。

单目变焦摄像机自运动的标定测量法张小苗，尚 洋，于起峰(国防科技大学航天与材料工程学院，长沙 410073)摘 要：为了在单目摄像机变焦情况下测量其自运动参数，提出一种单目变焦摄像机自运动的参数标定测量法。

在飞行平台着陆过程中，固连其上的单目俯视摄像机对包含已知世界坐标的特征点的静态着陆平面进行连续拍摄，该方法利用单帧图像可解算得到摄像机拍摄当时的等效焦距及其相对于着陆平面的6自由度位置，结合多帧信息即可对摄像机自运动的运动速度进行估计，进而转换为飞行平台的着陆运动参数。

实验结果证明该方法可行有效。

关键词：摄像机自运动；单目视觉；标定Ego Motion Measurement of Monocular Zooming CameraBased on CalibrationZHANG Xiao-miao, SHANG Yang, YU Qi-feng(College of Aerospace and Material Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073)【Abstract 】In order to measure the ego motion of the monocular zooming camera, this paper presents a method named Para-Calibration measurement. When the flying platform is landing, the downward-looking monocular camera fixed to it keeps shooting the static landing plane, on which there are several feature points with world coordinates known. On this condition, the method presented can calculate the equivalent focal lengths and the 6 DOF position relative to the landing plane by one frame. Then, the velocity of ego motion can be estimated by combining sequential frames and the landing motion will be drawn. Experimental results show that the method is practicable and efficient. 【Key words 】camera ego motion; monocular vision; calibration计 算 机 工 程Computer Engineering 第34卷 第7期Vol.34 No.7 2008年4月April 2008·博士论文·文章编号：1000—3428(2008)07—0029—03文献标识码：A中图分类号：TP391基于视觉的自主降落导航对众多飞行平台而言是一个研究热点。

单目摄像头标定的原理和方法嘿，咱今儿就来讲讲单目摄像头标定的原理和方法。

你知道吗，这单目摄像头啊，就像是我们的眼睛，但它可没我们的眼睛那么智能，它得经过一番标定，才能更好地看清这个世界呢！想象一下，单目摄像头就像是一个小侦探，它要去观察、去测量周围的一切。

那怎么才能让它更准确呢？这就需要标定啦！标定的原理呢，其实就是建立一个模型，让摄像头知道自己看到的东西在真实世界里的位置和大小。

就好像我们要去一个陌生的地方，得先有张地图一样。

这张地图就是摄像头的标定模型。

通过一系列的操作和计算，让摄像头明白它看到的每个点在实际中的位置关系。

那具体咋标定呢？方法有好几种呢！比如说，可以用一些特制的标定板，上面有很多规则排列的标记点。

摄像头对着这些标定板拍照，然后通过分析这些照片，就能得出很多重要的信息啦。

这就好比是给摄像头出了一套专门的测试题，它通过回答这些问题，来提升自己的能力。

是不是挺有意思的？还有啊，在标定的过程中，可不能马虎。

就像我们做事情一样，得认真仔细，稍有差错，那结果可能就差之千里啦！而且啊，不同的应用场景可能需要不同的标定方法呢。

就像我们穿衣服，不同的场合要穿不同的衣服，总不能穿着睡衣去上班吧！标定好了之后，单目摄像头就能更准确地识别物体、测量距离等等。

它就像是被赋予了超能力一样，可以帮我们做很多事情呢。

比如说在自动驾驶中，单目摄像头可以帮助汽车识别道路、车辆和行人，让汽车更安全地行驶。

这多重要啊，关乎着我们的生命安全呢！在工业生产中，它可以检测产品的质量，确保每个产品都符合标准。

这可不简单，得靠它那精准的“眼光”呢！总之，单目摄像头标定可不是一件小事，它关系到很多领域的发展和应用。

我们得重视它，让它更好地为我们服务。

所以啊，大家可别小看了这小小的单目摄像头标定，它里面的学问大着呢！你说是不是呀？。

单目相机标定原理
单目相机标定是计算机视觉中的一个重要工作，其目的是为了获得相机的内参数矩阵和畸变系数等相关参数，以便在三维空间中还原二维图像的3D信息。

标定的过程主要分为内参数标定和外参数标定两部分。

内参数标定是指计算相机的内部参数，包括焦距、像素间距等，一般采用标定板的方法进行标定。

标定板是一个有特殊图案的平板，其中包含了多个已知大小和位置的角点，通过对这些角点进行识别和匹配，可以得到相机的内参数矩阵和畸变系数等参数。

外参数标定则是指计算相机的外部参数，包括相机的位置和姿态等信息，一般采用多视图几何的方法进行标定。

通过对多张不同角度拍摄的图像进行匹配和反演，可以得到相机的外部参数，进而计算出相机在三维空间中的位置和方向信息。

综上所述，单目相机标定是计算机视觉中的一个非常重要的工作，它不仅可以在3D空间中还原出2D图像的信息，而且在很多实际应用中也具有重要的应用价值。

单目相机标定展开全文相机标定目的：获取摄像机的内参和外参矩阵，同时也会得到每一副标定图像的旋转和平移矩阵。

内参和外参可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。

原理：成像模型的坐标系为：世界坐标系 --> 相机坐标系 --> 图像坐标系 --> 像素坐标系先说从相机坐标系到图像坐标系的变换：从针孔成像模型说起：————————————————————————————相机坐标系中实际的点坐标为Q（X, Y, Z）对应的图像（坐标系）平面上的点为 q（x, y , f）理想情况如上所示，但实际上成像芯片的中心通常不在光轴上。

原本的焦距是f，这里把f拆成2个不同的焦距，一个是x轴的焦距，一个是y轴的焦距因此最终计算的结果为：将实际中的点Q（X, Y, Z）映射到投影平面上坐标为（x , y）的点的过程称为投影变换。

这种变换可以使用齐次坐标。

给q(x, y)增加了一个维度w，即为q(x, y, w)下图所示，网上一些资料中也有这种形式：x0、y0为在图像平面上的主点坐标，是Cx，Cy的另一种形式，其中s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0，其他参数都是一样的。

—————————————————————————————————我们已经得到了内参矩阵，能够从相机坐标系转换到图像坐标系上，接下来说如何得到外参矩阵，将其从世界坐标系转换到相机坐标系上从世界坐标系转换到相机坐标系上属于刚体变换，即不会发生形变，也就是说只有旋转和平移。

公式符号说明：带有下标 w 的是世界坐标系带有下标 c 的是相机坐标系设旋转矩阵为 R，平移矩阵为 T再把偏移矩阵T加上即可，偏移矩阵T为 [Tx, Ty, Tz]的转置，是X、Y、Z方向上的平移。

将旋转矩阵R和偏移矩阵T合起来即得外参矩阵即为:——————————————————————————————————图像坐标系和像素坐标系之间的转换：像素坐标系和图像坐标系都在成像平面上，只是各自的原点和度量单位不一样。

单目相机标定matlab单目相机标定是计算机视觉领域的重要话题，它是将图像坐标系映射到相机坐标系的过程。

Matlab是一个功能强大的工具，可以用来进行单目相机标定。

本文将介绍如何使用Matlab进行单目相机标定。

一、准备工作在开始单目相机标定之前，需要准备以下工作：1.相机。

准备一台拍摄清晰度高的相机，如单反相机或高清摄像头。

2.标定板。

准备一个标定板，标定板是一个由黑白相间的方块组成的平板。

3.计算机。

需要有一台安装了Matlab软件的计算机。

二、安装Matlab工具箱Matlab提供了许多工具箱，包括图像处理工具箱和计算机视觉工具箱。

在进行单目相机标定之前，需要先安装计算机视觉工具箱。

可以通过Matlab的“工具箱浏览器”或Matlab官网下载安装。

三、准备数据在进行单目相机标定之前，需要准备一些数据。

这些数据包括：1.图像。

需要拍摄一组清晰度高的图片，最好是在室内光线较亮的情况下拍摄，拍摄距离和角度可以随意调整。

2.标定板图片。

需要在不同角度下拍摄标定板的图片，拍摄时标定板需要摆放在相机的视野范围内，并将其与相机视野平面垂直。

3.标定板参数。

需要知道标定板的尺寸、方格数、格子尺寸等参数。

四、单目相机标定步骤接下来，我们将通过以下步骤来完成单目相机标定。

1.读取图片。

在Matlab中进行单目相机标定需要读取图片，并将其转换为灰度图像。

2.提取角点。

使用Matlab的“corner”函数来提取标定板上的角点。

这些角点将用于后续计算。

3.计算内参和畸变参数。

使用Matlab的“calibrateCamera”函数来计算相机的内参和畸变参数。

这些参数包括相机的焦点、主点、畸变系数等。

4.计算外参。

使用Matlab的“extrinsics”函数来计算每个标定板图片的相机的外参。

这些参数包括相机的旋转矩阵和平移向量。

5.评估标定结果。

使用Matlab的“showReprojectionErrors”函数来评估标定结果。

单目摄像机标定方法《嘿，单目摄像机标定秘籍来啦！》嘿，我的好哥们儿/好姐妹儿！今天我来给你唠唠单目摄像机标定这个神奇的事儿，这可是我的独家秘籍哦！首先啊，咱得准备好工具，就像你出门得带钥匙一样重要。

咱得有个标定板，这玩意儿就像是单目摄像机的好朋友，能帮它找到自己的定位。

然后呢，把这个标定板放好，放得稳稳当当的，可别让它东倒西歪的，不然单目摄像机都不知道该咋对焦啦！这就好比你走路，路要是歪歪扭扭的，你不得摔跟头啊。

接下来，就是让单目摄像机开始工作啦！让它对着标定板一顿猛拍，就像你看到好吃的猛吃一样。

哈哈，别笑，真的很形象好不好！这时候单目摄像机就会把标定板的各种信息都记录下来。

在这过程中啊，你可得注意了，别让什么奇怪的东西挡在摄像机前面，不然它就像被人蒙上了眼睛，啥都看不清啦。

我跟你说，我有一次就不小心把我的臭袜子扔到镜头前面了，哎呀妈呀，那拍出来的都是啥呀！拍完之后呢，就得开始分析这些照片啦。

这就像是你考试完了要改卷子一样。

看看单目摄像机拍得清不清楚，有没有啥问题。

然后根据这些照片和一些专业的软件，算出各种参数。

这可有点像解方程，你得一步一步来，不能着急。

这时候你可能会问啦，“哎呀，这么多参数，我咋记得住啊？”嘿嘿，别担心，你就把它们想象成你喜欢的明星的电话号码，肯定能记住！哈哈，开个玩笑啦。

算完参数之后，可别以为就大功告成了哦！还得检验一下呢。

就像你做好了一道菜，得尝尝味道对不对。

如果检验没问题，那恭喜你，你成功掌握了单目摄像机标定的方法啦！要是有问题，别着急，咱再重新来一遍，就当是复习了。

总之呢，单目摄像机标定就是这么个事儿，听起来好像很复杂，其实只要你按照我说的步骤一步一步来，肯定能学会。

就像走路一样，一步一步走稳了，就能走到目的地。

好啦，我的好哥们儿/好姐妹儿，赶紧去试试吧！祝你成功哦！。

单视图摄像机自标定
杨忠根;张振
【期刊名称】《上海海事大学学报》
【年(卷),期】2004(025)004
【摘要】首先定义基于模型的单视图情况下的单应性矩阵、外极线约束和基础矩阵,然后通过对基础矩阵的SVD分析,证明使用经其左奇异变换阵变换过的数据集合可最优地估计一个能解析地确定单应性矩阵的四维参数,并进而计算摄像机内参数阵、三维运动参数和目标三维结构,从而开发了一个基于目标模型的从单视图特征点集进行摄像机自标定和三维重建的线性算法.
【总页数】4页(P47-50)
【作者】杨忠根;张振
【作者单位】上海海事大学,信息工程学院,上海,200135;上海海事大学,信息工程学院,上海,200135
【正文语种】中文
【中图分类】TN941.1
【相关文献】
1.两种多视图线性摄像机自标定算法研究 [J], 艾丽敏;郑平;杨忠根
2.基于非线性模型的多视图摄像机自标定 [J], 郑平;艾丽敏;杨忠根
3.基于多视图像的摄像机自标定方法 [J], 唐秋虎;张志毅
4.基于视图感知的单视图三维重建算法 [J], 王年;胡旭阳;朱凡;唐俊
5.基于距离正则化的单视图三维重建 [J], 胡茂林;李金龙;胡涛
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

单目相机标定方法在计算机视觉中，单目相机标定是一项极其重要的技术，它是相机应用的关键基础之一。

单目相机标定指的是根据已知物体的三维坐标和对应的图像坐标，对相机内参、畸变参数等进行精确校准的过程。

以下是单目相机标定的步骤：Step1：制备标定板标定板是这个过程中非常重要的一部分。

它需要是具有不同的特征点以及明确的大小和形状的物体，例如黑白方格板。

标定板中的特征点可以帮助程序识别其在图像中的位置和方位，并通过这些点的位置和方向得出相机内部的参数。

Step2：拍摄标定板将制作好的标定板放置在相机平面上，平行于图像平面拍下多张底片，换取不同的轴角度和物体位置，然后将拍摄到的图像保存下来。

Step3：读取图片信息将标定板拍摄的图像读取到计算机中，并解析出其中的特征点作为后续步骤的输入数据。

Step4：计算角点的位置坐标角点是标定板中一个非常重要的特征点，它们可以根据计算的方式在图像中求得。

从每张图片中提取角点位置信息，以便后续处理。

Step5：校准相机内部参数将标定板的标准定义进行数学建模，并使用标定板中的特征点和相应的图像来确定相机内部参数，例如焦距、畸变、旋转矩阵和平移向量等。

Step6：测试标定效果最后一步是测试标定的效果，通常采用一些标准的度量来计算标定误差。

例如，对于每张图片，使用标定结果进行还原，然后将还原结果与真实值进行比较。

如果误差很小，说明标定效果比较好。

总之，单目相机标定是计算机视觉中的一个关键技术，可以帮助我们准确地校准相机的内部参数，提高图像处理的准确度。

在实际应用中，需要仔细考虑标定板的选择和制备、拍摄条件等多个因素，以确保标定的精度和准确性。

HALCON是一个强大的机器视觉软件，它支持各种相机的标定。

单目相机标定的主要目的是完成像素坐标到世界坐标之间的转换。

此外，标定还能帮助我们进行畸变矫正和一维二维图像测量，因为相机成像后往往会产生畸变和缩放。

在HALCON中，你可以使用标定助手来完成单相机的标定。

具体的步骤如下：
1. 打开HALCON并新建一个程序。

2. 在程序编辑中输入算子gen_caltab，然后右击打开算子窗口，输入相关参数，点击确定。

这一步会生成两个文件，一个是后缀为.descr的标定板描述文件，另一个是标定板的图像文件。

3. 打开助手里的标定助手。

4. 进入到标定助手界面，更改描述文件、摄像机模型以及相机相关参数。

5. 点击标定选项卡，然后点击图像采集助手，会立刻弹出图像采集助手对话框（如果之前打开过图像采集助手，在这里就不会弹出），接下里进行相机的连接。

点击自动检测接口，可以选择halcon自带的接口或者是相机的接口。

通过以上步骤，你便可以使用HALCON对单目相机进行标定了。

请注意，这只是一个基本流程，实际操作可能需要根据你的具体需求和设备进行调整。