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数码相机的定位摘要数码相机的定位是根据不同角度拍摄物体的像，来快速精确的确定物体空间位置。
对于问题一，因题中已给出靶标的像图，所以，利用matlab对图像进行一定处理便可得到相应的像坐标。
对于问题二，根据问题一所建立的模型求解便可得到靶标上的圆的圆心在像平面上的像坐标。
圆a（-190.126, 159.5086) 圆b（-90.1202, 152.0192）圆c(126.8699, 135.8438) 圆e(-228.318, -152.81) 圆d（69.7422, -153.98）对于问题三，根据靶标上的像的原像与靶标上的像的差距判断数码相机拍摄的精确度，物距与像距的比得出其稳定性。
对于问题四设两个相机光轴夹角为ｈ，在０到１８０之间，同时两个相机像平面中心距离为H，成为基线距离，可以运用h,H 确定两个相机所在位置关键字：靶坐标平面像坐标二值化图像处理参数方程精确度一问题重述1.背景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。
其做法就是在一块平板上画若干个点，同时用这两部相机照相，分别得到这些点在它们像平面上的像点，利用这两组像点的几何关系得到这两部相机的相对位置。
然而，无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”。
实际的做法是在物平面上画若干个圆（称为靶标），它们的圆心就是几何的点。
而它们的像一般会畸变，所以必须从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确地找到，标定就可实现。
这样问题就转化为如何建立数学模型和算法确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的坐标。
有人设计靶标如下，取1个边长为100mm的正方形，分别以四个顶点（对应为A、C、D、E）为圆心，12mm为半径作圆。
以AC边上距离A点30mm处的B为圆心，12mm为半径作圆（见题中图）2.问题（1）建立数学模型和算法以确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标, 这里坐标系原点取在该相机的光学中心，x-y平面平行于像平面；（2）对由图2、图3分别给出的靶标及其像，计算靶标上圆的圆心在像平面上的像坐标, 该相机的像距（即光学中心到像平面的距离）是1577个像素单位(1毫米约为3.78个像素单位)，相机分辨率为1024×768；（3）设计一种方法检验你们的模型，并对方法的精度和稳定性进行讨论；（4）建立用此靶标给出两部固定相机相对位置的数学模型和方法。
数码相机定位摘要系统标定是双目定位的关键，其在交通监管（电子警察）等方面具有重要作用。
我们分别建立了针孔模型和矩阵模型，通过Matlab软件进行求解，确定了像点的坐标与相机的相对位置，从而解决了系统标定问题。
针对问题一，由于需要求坐标，所以我们建立了四个本文会用到的坐标系，并求出了四个坐标系间的转化关系式。
我们根据相机成像的原理，建立了针孔模型，通过使用Matlab软件对圆的像作外切矩形并得出切点坐标，利用切点与圆心坐标间的关系式确定出了圆心像的像素坐标。
最后通过像心与光心坐标系之间的转换关系得出了圆心像的光心坐标。
针对问题二，它其实是问题一的一个应用，我们先将图片导入计算机，使用Matlab程序得出了椭圆与其外接矩形的交点坐标，然后将此数据带入针孔模型中，运用坐标系转化法解得圆心的像的光心坐标分别为：A（-49.6,51.7,417.2），B（-23.9,49.6,417.2）,C（34.4,45.4,417.2）,D（19.4,-32.1,417.2）,E（-60.2，-31.1,417.2）。
针对问题三，由射影定理知道我们需要用到三个圆心坐标，因此我们设定了A、C、E三个圆圆心的世界坐标。
再根据像点与圆心的几何关系，利用向量垂直、相似三角形的原理求得了像点与圆心的函数关系式。
利用Matlab软件求解得出像点a、c、e的坐标后，根据光心与世界间的转换关系求得了B、D的像点的光心坐标。
我们将此结果与问题二的结果作比较，分析偏差，得出模型一精度高、稳定性好的结果，验证了模型一的合理性。
针对问题四，我们将两部相机放在同一世界坐标系下，分别用两部相机对处于同一位置的同一照片进行拍摄，通过问题二的方法求解得到每个相机的光心在世界坐标系中的坐标，通过两坐标间的距离即可确定两个相机间的距离。
我们通过颜色赋值、坐标与矩阵间的相互转化，把难以处理的图片信息数据化，建立针孔与坐标模型，并给出了计算结果的程序，使定位问题可以通过计算机来解决，适应于大数据的处理，节省了人力与时间。
现在的数码相机市场存在着严重的同质化现象，产品的功能因素在消费者的购买决策中占的比例越来越小，人们更多的是追求产品的个性化，体现在消费上就是追求符合自己品位的品牌、设计，消费者的心理需求成为数码相机厂商营销发展的最大内在驱动力。
不同人群对品牌、功能、外观、价位都有不同的选择，求全、求大、一锅端已经不能适应市场变化的要求。
找准不同消费群体的心理需求，开发并满足多元化的细分市场，才是数码相机品牌的发展之道。
一、市场细分(Segmentation)。
市场细分的标准有地理因素、人口因素、心里因素、行为因素。
本公司根据数码相机调查报告，按人口因素和行为因素将消费市场进行了一下划分。
1、针对不同收入群体开发高低端产品不同人群对品牌、功能、外观、价位都有不同的选择。
现在的家用相机卡片化的趋势明显，集实用和易携带于一身，时尚的同时也能满足绝大部分家庭用机的需求，成为大部分消费者未来最希望购买的类型。
中低收入的绝大部分消费者未来愿意购买1500元以下的家用消费类数码相机，这类数码相机已经能满足他们的需求。
3000-6000元的数码相机受到中等收入人群的亲睐。
高收入的消费者对于6000元以上的高端消费类数码相机和专业类数码相机有比较明显的需求。
数据显示，未来消费者未来可能接受的数码相机的价位有向两端分布的趋势，市场细分会更加明显。
2、首部数码相机和升级换代机的不同市场数字100研究发现，没有数码相机的人群中，低学历、学生、退休人员和一般企业职工较多，20岁以下人群、个人收入在2000元以下者较多。
这个人群未来购买中低端消费类数码相机的可能性大。
而已经购买数码相机的人群中，女性更多，高收入者、高职位者较多，25岁以上人群较多。
如今，这群已经购买数码相机的消费者也面临着数码相机升级换代、追求更高品质、更高性能数码相机的愿望，其中大部分会继续购买性能更好、功能更全的消费类数码相机，另一群消费者则更加亲睐高端消费类数码相机和专业机。
佳能单反数码相机第一篇佳能机身一、佳能数码单反相机的分类在胶片摄影时代，单反相机级别划分比较细致，分为：低端入门级、中低级、中级、中高级、准专业级、专业级。
到了数码摄影时代，单反相机的级别划分有简化的趋势，可能是数码单反相机的研制和制造费用都比较高的缘故吧，一般分为：低端入门级、中级、准专业级、专业级。
比如：佳能的400D是低端入门级，佳能的40D是中级机，佳能的5D是准专业级，佳能的1DS3是专业机。
入门级佳能：EOS-1100D、EOS-1000D、EOS-300D、EOS-350D、EOS-400D、EOS-450D、EOS-500D、EOS-550D、EOS-600D.中端佳能：EOS-10D、EOS-20D、EOS-30D、EOS-40D、EOS-50D、EOS-60D、EOS-7D高端佳能：EOS-5D、EOS-5D markⅡ旗舰佳能：EOS-1D markⅢ、EOS-1Ds markⅢ、EOS-1D markⅣ。
二、佳能数码单反相机编号方式1、专业机型（1位数字+D）：现役的有1D Mark III、1D Mark IV和5D Mark II（均为全画幅型）。
佳能不象尼康只把一个数字用一次，它坚持用小数字，改进的机型后面就加Mark II、Mark III之类的标记。
尼康的D3s和D3X与1D III及1D IV是同一重量级；而5DII（昵称无敌兔）与尼康D700是同一重量级。
2、准专业机型（1位数字+D）：现役的是7D。
它的编号显然无限接近了专业机型，这样做的好处将在下面论述。
尼康相应重量级机型是D300s。
Nikon D300s和Canon 7D被称为各自的APS-C画幅旗舰机型（其实尼康非全画幅相机称为DX画幅，APS-C是佳能的叫法）。
Nikon还有另一款D700全画幅数码单反，价格则位于Canon 7D和Canon 5D II之间。
同样的，Canon 7D的价格又位于Nikon D300s和D700之间。
ccd定位原理CCD定位原理。
CCD（Charge-Coupled Device）是一种集成了光电传感器和信号处理器功能的半导体器件，它被广泛应用于数码相机、摄像机、扫描仪等光学成像设备中。
在这些设备中，CCD的定位功能起着至关重要的作用。
本文将介绍CCD定位原理及其应用。
CCD定位原理是基于CCD对光信号的感应和处理。
当光线照射在CCD表面时，光子会被CCD的感光单元吸收并转化为电荷。
这些电荷会随后被逐行转移到CCD芯片的一端，然后被输出到信号处理器进行处理。
通过对输出信号的分析，可以确定光线照射的位置，从而实现对目标的精确定位。
CCD定位原理的关键在于CCD对光信号的高灵敏度和高分辨率。
CCD的感光单元密集排列，能够对光信号进行高效捕捉，并将其转化为电荷。
而CCD芯片本身的结构和工艺决定了其具有极高的分辨率，能够准确地记录光信号的位置和强度。
这使得CCD在图像采集和定位中具有独特的优势。
基于CCD定位原理，人们可以实现对各种目标的精确定位。
在数码相机中，CCD定位原理被用于捕捉图像，实现对景物和人物的精确定位和成像。
在工业自动化领域，CCD定位原理被应用于机器视觉系统中，用于对产品进行定位和检测。
在医学影像领域，CCD定位原理被用于医学成像设备中，实现对人体组织和病变的精确定位和诊断。
总之，CCD定位原理是基于CCD对光信号的感应和处理，利用其高灵敏度和高分辨率实现对目标的精确定位。
在各种光学成像设备和自动化系统中，CCD定位原理发挥着重要作用，为人们的生产生活带来了诸多便利。
随着科技的不断进步，相信CCD定位原理将会有更广泛的应用和发展。
数码相机的营销方案引言数码相机在当今社会中扮演着重要的角色，人们使用数码相机来捕捉和分享珍贵的瞬间。
然而，在竞争激烈的市场中，如何制定一套有效的营销方案来推广数码相机品牌并吸引更多潜在客户成为关键之一。
本文将介绍一套针对数码相机的营销方案，并讨论如何利用各种渠道来推广产品，提高品牌知名度和销售额。
目标客户群体在制定营销方案之前，我们首先需要确定目标客户群体。
考虑到数码相机的特性和定位，我们的目标客户群体主要包括以下几类人群：1.旅行爱好者：随着旅游业的发展，越来越多的人选择旅行。
数码相机是旅行必备的物品之一，因此，我们的营销方案需要着重吸引这一人群。
2.摄影爱好者：摄影爱好者通常对相机的品质和功能有较高的要求，因此，我们需要在产品设计和宣传中突出数码相机的高性能和创新特点。
3.社交媒体用户：社交媒体的流行使得用户能够更加方便地分享照片和视频。
我们可以通过社交媒体平台进行宣传，吸引年轻人和社交用户购买我们的产品。
品牌定位品牌定位是数码相机营销中的重要一环。
在竞争激烈的市场中，一个明确的品牌定位能够凸显产品的独特性，帮助消费者从众多选择中做出决策。
在制定品牌定位时，我们应该关注以下几个方面：1.产品特点：数码相机市场中，各个品牌的产品特点和技术水平千差万别。
我们需要确定我们的产品在哪些方面具有优势，并将其作为品牌定位的核心。
2.目标客户：根据前面所述的目标客户群体，我们可以确定我们的品牌定位应该面向哪类人群。
比如，如果我们的目标客户是摄影爱好者，我们可以将品牌定位为专业摄影品牌，强调技术和创新。
3.竞争对手：了解竞争对手的品牌定位和产品特点，有助于我们找到自己的定位点。
我们需要确定我们的品牌与竞争对手的区别，并将其体现在宣传和营销中。
营销渠道了解目标客户群体和品牌定位之后，接下来需要制定一套有效的营销渠道。
以下是几种常见的营销渠道，并提出如何在这些渠道中应用的建议：1.电子商务平台：随着互联网的发展，越来越多的消费者选择通过电子商务平台购买产品。
摘要：本文针对双目定位的数码相机相对位置的标定问题进行了深入研究。
对于问题一，建立了世界坐标系和相机成像坐标系之间的转换矩阵，可以根据相机与靶面任意的相对位置关系求得靶标圆心的像坐标；对于问题二，针对所给靶标的特征提出了质心模型、切线模型、解析法模型三种求靶标圆心在像坐标投影点的模型，并就所给的靶标相片求出了圆心投影的像坐标。
对于问题三，应用了问题一中转换矩阵，建立了判定问题二中模型优劣的仿真算法，对问题二中提出的三种模型进行了优劣分析。
对于问题四，应用Roger Y . Tsai 的单部相机内部和外部参数的标定算法，不用求解多元非线性方程组，直接用最小二乘法求解超定线性方程组，即可求得相机坐标系的变换矩阵和像距，从而能够确定两相机的相对方位和位置关系。
本文得到的主要结论如下：问题一：求解靶标圆心像坐标的算法为世界坐标系和相机成像坐标系之间的坐标变换；问题二：利用三种模型得出问题所给靶标相片中靶标圆心投影位置的像坐标，如下表所示；问题三：在像平面和物平面夹角不是很大的情况下，三种模型的精度相差不大；像平面和物平面夹角比较大时，切线模型的精度大于解析法模型，质心模型的精度最差。
问题四：运用相机内外参数的标定算法和问题二得到的靶标圆心和切点坐标，得题图三对应相机的相机坐标系的旋转矩阵与平移向量分别为0.937650.159950.3086-0.0305690.92234-0.38517-0.346240.351720.86972⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，-15.3078.0893-485.09⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦。
关键词：机器视觉、坐标变换、透视投影、相机标定一、问题重述双目视觉定位系统是机器视觉学科的主要研究内容，系统通过处理放在两个不同位置的摄像机捕捉到的图像，对空间中的某点或某物体进行定位。
这种技术在交通、医疗、工业、军事等领域都有广泛的应用。
要使定位系统进行准确的定位，必须知道两台相机精确的相对位置关系，可以使用如下方法对两台相机进行标定以获得相机的相对位置：在一块平板上画若干个点，同时用这两部相机照相，分别得到这些点在它们像平面上的像点，利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部相机的相对位置。
然而，无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”。
实际的做法是在物平面上画若干个圆（称为靶标），它们的圆心就是几何的点了。
而它们的像一般会变形，所以必须从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确地找到，标定就可实现。
本课题要求完成下列任务：（1）建立数学模型和算法以确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标, 这里坐标系原点取在该相机的焦点，x-y平面平行于像平面；（2）由靶标及其像，计算靶标上圆的圆心在像平面上的像坐标（3）设计一种方法检验你们的模型，并对方法的精度和稳定性进行讨论；（4）建立用此靶标给出两部固定相机相对位置的数学模型和方法。
二、问题分析该问题实际上是求解不同坐标系中的点的对应关系的问题。
对于第一个问题，首先需要解决的是空间圆成像的映射问题。
由于实际情况中维度的差距，可以考虑将成像的模型设置为小孔成像的模型，从而省略了成像的畸变对定位造成的影响对问题进行简化，对于由此造成的误差在后面的模型分析中进行讨论。
空间圆小孔成像中有一些基本的原则和理论需要进行分析，然后以此进行建模，考虑空间中各个参考系之间的坐标变换关系，通过旋转、平移等方式达到点的映射的目的。
对于问题二，即考虑上述过程的反向过程：已知像的信息和原象的信息，要求得出原象的圆心在像上的位置。
一个朴素的想法就是考虑质心的对应关系，如果能找到像和原象的质心的对应关系，就求出了圆心在像平面上的坐标。
但是此种做法缺乏理论依据，只是根据生活经验得出，但不失为一种参考的方法，可以将其与其他方法进行对比，选出更优的方法。
再者，还可以通过切线的垂线的交点来确定圆心。
首先对给出的像的信息进行处理，拟合出像中的曲线方程，接着在物的由物平面中的切点求出它们在相平面中的坐标（用问题一的方法），之后就可以由切点求出切线的方程从而得出圆心的坐标。
另一个想法是解析的方法。
通过空间解析几何和平面上线、角的关系计算出圆心相对于空间坐标系的坐标，并由第一问中各坐标系的坐标变换关系就可以得出圆心在像平面上的坐标。
以上方法都在理论推导的过程中进行了一些近似从而会导致系统误差，所以在由上述一些方法对问题进行分析过后还需要对它们的精确程度和稳定性进行分析。
此即问题三的要求。
而对于不同的方法，应采用不同的误差分析方法以得出他们的精度和稳定性。
对于质心的方法，由于其缺乏理论根据，所以只能将其结果与其他的方法的结果进行比较以考虑其精度；对于切线的方法，由于计算机拟合的过程很精确（点足够多的情况下），且在之后的处理过程中没有进行近似处理，其精度的讨论应该也着重与其他方法的比较；对于解析的方法，由于其通过公式的推导，经过适当的近似得到结果，因此应着重讨论其近似时产生的误差。
而对于稳定性的讨论，应朝着考虑靶标的移动、标定形状、噪声对方法精度的影响。
最后一问要求通过靶标的世界坐标系坐标和靶标在两部相机的成像坐标系中的像点坐标来确定两部相机的相对位置。
具体来说，即已知靶标上若干物点的世界坐标和成像坐标，寻找标定两个相机坐标系相对世界坐标系的旋转矩阵 和平移向量 以及相机的内部参数的算法。
由这四个矩阵能够自然地求得两相机的相对位置。
三、 模型假设1．本题中不考虑镜头畸变；2．本题中相机模型为小孔模型；3．各空间坐标轴均为右手系。
四、 符号与术语说明透射投影：R ：坐标变换中的旋转矩阵。
T ：坐标变换中的平移向量。
f ：像距，光心到像平面的距离。
世界坐标系：w w w X Y Z ，被拍摄物体所在坐标系。
相机坐标系：c c c X Y Z ，以相机光轴为c Z ，光轴平行于相机像平面。
成像坐标系：u v ，像平面坐标系。
五、 模型的建立与求解1、照相机的数学模型1.1 坐标系的选择为方便模型和映射关系的描述，定义三个坐标系，如图1.1所示：1、像平面二维坐标系。
原点1O 为照相机光轴和像平面的交点，,x y 轴分别平行于相机成像平面的行和列；2、照相机坐标系。
圆点O 表示照相机的光心，c Z 轴为照相机的光轴，,c c X Y 轴分别平行于像平面的,x y 轴；3、全局坐标系或世界坐标系。
假设的保持固定不变的坐标系，由,,w w w X Y Z 轴构成，用来表示照相机的相对位置和朝向。
图1.11.2 照相机的针孔模型照相机的功能是将空间中的的点映射为像平面上的点，假设照相机镜头为一小孔，则其成像类似于小孔成像，基于此假设建立照相机的针孔模型。
如图1.2所示，设照相机坐标系中一点(,,)p x y z 经过照相机投影到像平面上，得到在像平面上的坐标'''(,)p x y ，坐标之间的对应关系为：()()''..,,,,,T T f x f y x y z f x y z z ⎛⎫⇒---⇒ ⎪⎝⎭ （1.1）图1.2采用齐次坐标系，（1.1）式可表示为：.000.000.001011x x f x f y y f y f z z z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⇒=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦若记10000000010f p f ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦则有： '1x p x=⋅ （1.2） 其中',x x 分别表示空间中一点在照相机坐标系中的齐次坐标和它在像平面上的 齐次坐标，矩阵 1p 表示照相机的内部参数，它只和照相机本身有关，例如几何 和光学特性等。
由于照相机在空间中的位置和主轴的方向是任意的，任意两个照 相机坐标系可以通过旋转和平移相互联系。
假设x 是某一照相机坐标系中点的坐 标，X 表示该点在全局坐标系中的坐标，于是有：()x R X C =⋅-(1.3) y其中C 表示照相机的中心在全局坐标系中的坐标，R 是一个33⨯的旋转矩 阵，表示照相机的朝向，也就是主轴的方向。
在齐次坐标系下表示为：01011T TX R R C R R C Y x X Z ⎡⎤⎢⎥-⋅-⋅⎡⎤⎡⎤⎢⎥=⋅=⋅⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦ (1.4) 其中,x X 分别表示空间中一点在照相机坐标系中的齐次坐标和它在像平面上 的齐次坐标，若记212,01T R R C p p p p -⋅⎡⎤==⋅⎢⎥⎣⎦（1.5） 结合（1.2）式得到： '1112011T X R R C Y x p x p p p X pX Z ⎡⎤⎢⎥-⋅⎡⎤⎢⎥=⋅=⋅⋅=⋅⋅=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦ （1.6）[]00,0,0T=，2p 表示照相机的外部参数，即照相机相对于全局坐标系的三维位置和方向。
因此，一个照相机的全部参数由矩阵1p 和2p 完全决定。
1.3 像坐标的的变换数码相机采集的图像为m n ⨯数组，m 行n 列的图像中的每一个元素（称为像素）的数值即是图像点的亮度。
如图1.3所示，在图像上定义直角坐标系,u v ，每一像素的坐标(,)u v 分别是该像素在数组中的行数和列数，所以(,)u v 是以像素为单位的图像坐标系的坐标。
由于(,)u v 只表示像素位于数组中的行数和列数，并没有用物理单位表示出该像素在图像中的位置，因此，需要建立以物理单位（例如毫米）表示的图像坐标系。
该坐标系以图像内某一点1O 为原点，x 轴与y 轴分别与,u v 轴平行，如1.3所示。
即(,)u v 表示以像素为单位的图像坐标系的坐标，(,)x y 表示以毫米为单位的图像坐标系的坐标。
在,x y 坐标系中，原点1O 定义在数码相机光轴与图像平面的交点，该点一般位于图像中心处，但是由于数码相机制作的原因，也会有些偏移，若1O 在,u v 坐标系中的坐标为00(,)u v ，每一个像素在x 轴与y 轴方向上的物理尺寸为,dx dy ，则图像中任意一个像素在两个坐标系下的坐标有如下关系：00x u u dx y v v dy=+=+ （1.7）图1.3 图像坐标系在空间坐标系下，为了以后使用的方便，引入射影变换，根据射影变换的定义，用齐次坐标与矩阵形式将上式表示为：00101011001u dx u x v v y dy ⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦（1.8） 通过高等代数的知识可以得到（1.8）逆关系可表示为：000011001dx u dx x u y dy v dy v -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （1.9）2、拟合法和切线法求圆心在相机像平面的像坐标一个圆经投影后形成一个椭圆，但原始圆的圆心不一定映射为椭圆中心。
