双摄像机立体视觉系统的标定

双相机定长标定原理
双相机定长标定原理是一种可以帮助我们实现精准测量的方法。

通过该方法，我们可以利用双相机的特殊设置，准确地确定物体的尺寸或距离，为后续工作提供可靠的数据基础。

下面，我们将详细介绍双相机定长标定原理的几个步骤。

第一步：相机标定
在双相机定长标定中，首先需要对相机进行标定。

相机标定是指使用一组已知参数来计算相机的内部参数和外部参数，从而确定相机的工作方式和成像质量。

相机标定通常需要使用标定板或标志物，通过捕捉不同角度和距离的图像来确定相机的参数。

第二步：匹配点选择和匹配
在相机标定之后，需要选择一些匹配点，来进行匹配。

匹配点是在两张不同角度、不同位置拍摄的图像中，可以对应的同一点。

在选择匹配点时，需要考虑匹配点的数量、分布和稳定性。

匹配的方法通常包括特征匹配和模板匹配。

第三步：基线计算
基线是指两个相机之间的距离。

在双相机定长标定中，需要先计算两个相机之间的基线长度，以确定相机之间的关系。

基线长度通常是通过比较两个相机捕捉的同一点的像素坐标来计算的。

第四步：三角测量
在计算出基线长度之后，可以对双相机捕获的图像进行三角测量。

三角测量是指利用相机的视差变化，通过三角形解算方法计算出物体的三维坐标。

在进行三角测量时，需要注意相机的畸变修正、相机之间的同步时序等因素。

通过以上四个步骤，就可以实现双相机定长标定，利用双相机精准计算物体的尺寸或距离。

该方法在机器视觉、工业自动化等领域有着广泛的应用。

双相机统一坐标系原理双相机统一坐标系是指将两个不同位置的相机的图像采集到同一个坐标系下进行处理和分析的方法。

在计算机视觉和机器视觉领域中，双相机统一坐标系被广泛应用于三维重建、立体视觉、目标跟踪等任务中。

本文将介绍双相机统一坐标系的原理及其应用。

一、双相机系统介绍双相机系统由两个相机组成，相机之间的距离和位置可以根据具体应用进行调整。

每个相机都可以独立地获取图像，并且可以通过标定来估计相机的内参和外参。

在双相机系统中，我们需要将两个相机的图像投影到同一个坐标系下进行处理和分析。

二、坐标系的建立为了实现双相机统一坐标系，我们需要建立一个参考坐标系。

通常情况下，我们选择其中一个相机的坐标系为参考坐标系，称为主相机。

主相机的坐标系原点通常选择在主相机的光心位置，坐标轴的方向可以根据具体需求进行定义。

三、相机标定在双相机系统中，我们需要对相机进行标定，以获取相机的内参和外参。

相机的内参包括焦距、主点位置和畸变参数等，而外参包括相机的位置和姿态。

通过相机标定，我们可以得到两个相机的内参和外参，从而实现双相机统一坐标系的建立。

四、坐标转换将两个相机的图像投影到同一个坐标系下需要进行坐标转换。

首先，我们需要将每个相机的图像坐标转换为相机坐标系下的三维坐标。

然后，通过外参矩阵将相机坐标系下的三维坐标转换为参考坐标系下的三维坐标。

最后，将参考坐标系下的三维坐标转换为图像坐标，即可将两个相机的图像投影到同一个坐标系下。

五、应用双相机统一坐标系在三维重建、立体视觉和目标跟踪等领域有广泛的应用。

在三维重建中，通过双相机统一坐标系可以获取场景中物体的三维坐标信息。

通过计算两个相机视野中相同物体在图像中的位置，可以得到物体在参考坐标系下的三维坐标。

在立体视觉中，双相机统一坐标系可以用于实现深度估计。

通过计算两个相机之间的视差，可以得到场景中物体的深度信息。

在目标跟踪中，双相机统一坐标系可以用于同时跟踪多个目标。

通过将两个相机的图像投影到同一个坐标系下，可以方便地对目标进行跟踪和定位。

双目立体视觉测量系统的标定杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2016(024)002【摘要】考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法.该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量.通过标定实验对本文提出的方法进行了验证.结果表明:该方法标定精度能够达到0.51％,可以较高精度地标定双目测量系统.由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定.【总页数】9页(P300-308)【作者】杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【作者单位】大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP391;TB92【相关文献】1.基于双目立体视觉的大范围光笔测量系统研究 [J], 肖伟红;王彬;郑光辉;漆振华2.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 马俊;3.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 何万涛;梁永波;李景贺4.基于双目立体视觉的小型工件测量系统 [J], 赵琛; 江卫华5.双目立体视觉测量系统的精度分析 [J], 杨洪涛;何海双;李莉;张荣荣;张宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于HALCON的双目摄像机标定于春和;祁乐阳【摘要】Based on the binocular stereo vision system for the purpose of calibration. The internal and external parameters of stereo vision system of binocular camera are obtained by using HALCON calibration board and comparative experiment by software rich operator platform. The results are accurate and simple. The program is robust and efficient, and can be applied to binocular stereoscopic vision system effectively, which provides a solid foundation for 3D reconstruction of human face based on binocular stereoscopic vision.%基于对双目摄像机立体视觉系统进行标定的目的.采用HALCON标定板,通过软件丰富算子平台进行对比实验得到双目摄像机立体视觉系统的内部参数以及外部参数.算法结果准确,简单易行.其程序鲁棒性强,运算效率高,能够高效的运用到双目立体视觉系统中,为基于双目立体视觉的人脸三维重建提供了坚实的基础.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)019【总页数】4页(P190-193)【关键词】刚性转换;双目标定;机器视觉;HALCON标定板【作者】于春和;祁乐阳【作者单位】沈阳航空航天大学电子信息工程学院,辽宁沈阳 110136;沈阳航空航天大学电子信息工程学院,辽宁沈阳 110136【正文语种】中文【中图分类】TN391Abstract:Based on the binocular stereo vision system for the purpose of calibration.The internal and external parameters of stereo vision system of binocular camera are obtained by using HALCON calibration board and comparative experiment by software rich operator platform.The results are accurate and simple.The program is robust and efficient，and can be applied to binocular stereoscopic vision system effectively，which provides a solid foundation for 3D reconstruction of human face based on binocular stereoscopic vision.Key words:rigidity conversion；binocular calibration；machine vision；HALCON calibration plate摄像机标定是机器视觉和摄像测量领域相对基础的工作，同时也是最复杂、困难的工作。

双目标定参数计算基线
双目标定参数计算基线是计算机视觉中常用的工具之一，它能够
精确地测量物体的几何形态、位置和速度等信息。

双目标定参数计算
基线的原理是通过计算双目摄像机对同一场景的视角差异，进而求解
出物体的三维坐标。

1. 双目摄像机的基本结构
双目摄像机由两个摄像头组成，通常需要一个精确的基线（baseline）来确定两个摄像头之间的距离。

基线越长，测量精度越高，但实时性相对较差。

2. 双目标定参数计算基线的步骤
(1) 放置标定板：在待测场景中放置标定板，记录下标定板的位
置信息。

(2) 拍摄标定板：使用双目摄像机对标定板进行拍摄，获取图像
信息。

(3) 标定点的提取：通过对图像进行处理，提取出标定板上的关
键点信息。

(4) 双目摄像机的标定：利用所提取的标定点信息，对双目摄像
机进行标定。

标定的结果即为双目摄像机的内部参数、基线和外部参数。

(5) 基于双目标定参数计算物体的三维信息：通过图像处理和三
角测量等方法，可以获得物体的三维信息，例如坐标、角度和速度等。

3. 双目标定参数计算基线的应用领域
(1) 三维测量：双目标定参数计算基线可以测量物体的三维信息，比如建筑测量、机器人视觉导航等。

(2) 动态跟踪：双目标定参数计算基线可以实时监测物体运动轨迹，如运动员运动分析、交通监控等。

(3) 视觉立体增强：双目标定参数计算基线也可以用于虚拟现实、增强现实等领域。

总之，双目标定参数计算基线是计算机视觉中的重要工具，它可以帮助我们精确地测量物体的三维信息。

随着技术的不断发展，它的应用范围也将不断扩大。

双目视觉系统的原理和设计双目视觉系统是一种基于视差原理的三维测量方法。

该系统通过两个摄像机从不同的角度同时获取被测物的两幅数字图像，然后基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。

双目视觉系统的原理可以概括为以下几个步骤：1. 图像获取：双目视觉系统通常由两个摄像机组成，它们从不同的角度拍摄被测物体。

摄像机获取的图像经过预处理后，进行特征提取和匹配。

2. 特征提取和匹配：这一步是双目视觉系统中的重要环节。

在预处理后，提取出图像中的特征点，并找到对应的特征点对。

特征点匹配是根据特征描述符的相似度来确定特征点之间的对应关系。

3. 立体校正和立体匹配：为了确保左右摄像机获取的图像在同一水平线上，需要进行立体校正。

立体匹配则是确定左右图像中对应像素之间的视差，这一步对于三维重建至关重要。

4. 三维重建：根据视差图和摄像机的参数，通过一系列算法计算出每个像素点的三维坐标，进而得到物体的三维模型。

5. 后期处理：最后，根据需求对重建的三维模型进行进一步的处理，如表面重建、纹理映射等。

双目视觉系统的设计可以根据实际需求进行调整。

影响系统性能的关键因素包括摄像机的分辨率、焦距、基线长度等。

为了获得更准确的三维测量结果，需要选择高分辨率、高精度的摄像机，并确保合适的基线长度和焦距。

此外，还需要进行精确的摄像机标定，以获取准确的摄像机参数。

在系统实现过程中，还需注意算法的优化和稳定性，以确保实时性和准确性。

总之，双目视觉系统是一种基于视差原理的三维测量方法，通过两个摄像机获取被测物的两幅数字图像，然后进行特征提取和匹配、立体校正和立体匹配、三维重建等一系列步骤，最终得到物体的三维模型。

在实际应用中，需要根据具体需求进行系统设计，选择合适的硬件设备和参数设置，并进行算法优化和稳定性测试，以确保双目视觉系统的性能和可靠性。

双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机摄影测量学的传统设备标定法。

利用至少17个参数描述双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机摄影测量学的传统设备标定法。

利用至少17个参数描述摄像机与三维物体空间的结束关系，计算量非常大。

（2）直接线性变换性。

涉及的参数少、便于计算。

（3）透视变换短阵法。

从透视变换的角度来建立摄像机的成像模型，无需初始值，可进行实时计算。

（4）相机标定的两步法。

首先采用透视短阵变换的方法求解线性系统的摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，利用最优化方法求得非线性解，标定精度较高。

（5）双平面标定法。

在双摄像机标定中，需要精确的外部参数。

由于结构配置很难准确，两个摄像机的距离和视角受到限制，一般都需要至少6个以上（建议取10个以上）的已知世界坐标点，才能得到比较满足的参数矩阵，所以实际测量过程不但复杂，而且效果并不一定理想，大大地限制了其应用范围。

此外双摄像机标定还需考虑镜头的非线性校正、测量范围和精度的问题，目前户外的应用还有少。

上海大学通信与信息工程学院提出了基于神经网络的双目立体视觉摄像机标定方法。

首先对摄像机进行线性标定，然后通过网络练习建立起三维空间点位置补偿的多层前馈神经网络模型。

此方法对双目立体视觉摄像机的标定具有较好的通用性，但是精确测量控制点的世界坐标和图像坐标是一项严格的工作。

因此神经网络中练习样本集的获得非常困难。

1.3 特征点提取立体像对中需要撮的特征点应满足以下要求：与传感器类型及抽取特征所用技术等相适应；具有足够的鲁棒性和一致性。

需要说明的是：在进行特征点像的坐标提取前，需对获取的图像进行预处理。

因为在图像获取过程中，存在一系列的噪声源，通过此处理可显著改进图像质量，使图像中特征点更加突出。

1．4 立体匹配立体匹配是双目体视中最关系、困难的一步。

与普通的图像配准不同，立体像对之间的差异是由摄像时观察点的不同引起的，而不是由其它如景物本身的变化、运动所引起的。