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。

基于共面圆的双目立体视觉分步标定法王科俊;魏娟【摘要】计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄像机的内外参数.为了快速、有效地进行摄像机的标定,针对常用的带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型,提出了一种简单有效的分步标定方法.先用预标定法得到左右摄像机主点坐标参数,然后再用TSAI两步法获得左右摄像机的内外参数,最后以左摄像机光心为世界坐标系原点,通过坐标转换关系,进而得到双目视觉的各种标定参数.该方法实验要求低,不需要移动摄像机.通过实验,验证了该方法能够准确、有效地求出各标定参数.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2010(037)001【总页数】5页(P36-39,56)【关键词】双目视觉;摄像机标定;线性标定;TSAI两步法【作者】王科俊;魏娟【作者单位】哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TP311摄像机的标定是计算机视觉中的核心研究内容之一，高精度的摄像机标定技术一直是摄影测量及计算机视觉领域研究人员关注的热点课题.摄像机标定通常分为摄像机自标定法和传统的摄像机标定方法［1-2］.自标定方法不依赖标定参照物，常用的方法有利用绝对二次曲线和极线变换性质［3］解Kruppa方程［4］的摄像机自标定方法、分层逐步标定法、基于二次曲面的自标定方法、基于主动视觉的摄像机自标定技术以及其他改进的摄像机自标定技术.自标定方法需要控制摄像机做严格的运动，实验要求比较高，稳定性较差.传统的摄像机标定方法需要参照物［5］，包括利用最优化算法的标定方法，利用摄像机变换矩阵的标定方法、进一步考虑畸变补偿的两步法［6］、双平面方法［7］、改进的张正友标定［8］法以及其他的一些方法等［9］.目前常用的是TSAI的两步法和张正友平面法;但是TSAI的两步法未标定主点坐标(图像中心坐标)，张正友的平面法需要摄像机从多个角度拍摄标定物［9］.因此，有必要寻求一种简单、快速而又标定精度高的方法.在综合分析上述方法的基础上，基于带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型，提出了一种双目立体视觉分步标定法，首先标定出摄像机的主点坐标，然后根据TSAI［6］两步法得到的两摄像机之间的转换关系和左摄像机与世界坐标系之间的转换关系，即可得到右摄像机与世界坐标系之间的转换关系，进而得到各种标定参数.该方法采用共面圆作为标定物，实验要求低，不需要移动摄像机，标定了包括主点坐标、一阶径向畸变系数、有效焦距等4个内部参数和6个外部参数.通过实验，验证了该方法能够快速、有效地得到摄像机的标定参数.1 基本坐标系及摄像机模型如图1所示，某世界坐标系内空间点P的三维坐标为(Xw，Yw，Zw);(X，Y，Z)为点 P 在摄像机坐标系(以摄像机光心O为原点，Z轴与光轴重合，X，Y轴分别平行于摄像机坐标系的x，y轴)下的坐标;(xu，yu)为线性摄像机模型(不考虑畸变)下P点的图像坐标;(xd，yd)为由径向畸变引起的偏离(xu，yu)的实际图像坐标;(u，v)是P点的计算机图像坐标，以像素为单位.有效焦距f是光学中心O到图像平面O1的距离.图1 带有一阶径向畸变小孔摄像机模型从三维世界坐标系到计算机图像坐标系的完整变换可分为如下4步:1)三维空间坐标系到摄像机坐标系的变换(从(Xw，Yw，Zw)到(X，Y，Z)):式中:R和T分别为从世界坐标系坐标的旋转和平衡变换，R是一个3×3的正交矩阵，T是3×1的平移向量.2)P点从摄像机坐标系到图像平面坐标系的线性投影变换(f为有效焦距):3)畸变模型(从(xu，yu)到(xd，yd)的变换)造成成像坐标偏差的因素有透镜的径向畸变、切向畸变、偏心畸变等.与其他畸变相比，径向畸变为影响工业机器视觉精度的主要因素;所以，主要考虑径向透镜畸变，变换如下:4)从实际图像坐标(xd，yd)到计算机图像坐标(u，v)的变换式中:(cx，cy)为计算机图像中心坐标，(sx，sy)是图像平面单位距离上的像素数，即尺度因子.2 分步标定法由以上摄像机模型可以看到，需标定的参数有:1)外部参数，包括式(1)中的旋转矩阵R以及平移矩阵T，因R为单位正交矩阵，必须满足6个单位正交约束，因此实际上只有6个外部参数需要标定;2)内部参数，包括(cx，cy);(sx，sy);f和 k.其中(sx，sy)由硬件厂商提供，sx=1/d x，sy=1/d y.主点坐标(cx，cy)可由预标定获得［10］.这里采用分步标定的思想，先标定图像的主点坐标(cx，cy)，再利用径向排列约束，分别求解2个摄像机的内外参数，最后再进行双目立体视觉标定R、T 合成，标定步骤图如图2所示.图2 标定步骤2.1 预标定法获得(cx，cy)当一个摄像机系统的有效焦距变化时，视场将有一个比例扩缩变化，在该变化过程中，只有一个图像点，即视场中心(光轴与图像平面的交点，也就是图像中心点)是保持不变的.根据这一原理，用2个不同的焦距的镜头分别拍摄同一景物，然后计算视场中心就可以求得图像中心点坐标(cx，cy).假设小孔摄像机的有效焦距由f1变为f2，由式(4)，考虑到xd1/xd2=yd1/yd2，有式中:(u1，v1)为在有效焦距f1下某点的像素坐标，(u2，v2)为同一点在有效焦距f2下的像素坐标.选取多个特征点，利用最小二乘法可线性解出(cx，cy).2.2 基于径向排列约束TSAI标定法1)线性法标定获得R和T中的tx、ty，这里采用共面圆作为标定物，如图3所示.提取圆心坐标［11］作为标定点，如图4所示(有截取).避免了传统方法中用国际象棋棋盘黑白方格交点进行角点提取是易受噪声影响的缺点［2，12，13］.提取圆心坐标计算的是特定区域的当量中心，算法简单，抗噪性能强，即使在图像发生扭曲时(如圆被扭曲成椭圆)，也能准确地提取其质心位置.而且采用共面圆进行标定，zw=0.由(1)～(3)得图3 标定靶模型示意图整理成矢量形式为［Xw yd Yw yd yd －Xw xd －Yw xd］为已知行向量，［r1/ty r2/ty ty r4/tyr5/ty］T为待求列向量.对于任何目标点 Pi，己知其 Xw、Yw、Zw、xd、yd 就可以列出如上方程.直观地选取6个标定点，通过求解线性方程组，就可解出待求列向量中的6个未知数;但是考虑到标定过程中三维坐标和图像坐标取值存在随机误差，标定点应多于6个.按照最小二乘法原理求得对各标定点总误差为最小的最优解.图4 左右标定图像特征点的提取3×3旋转矩阵R具有9个参数，但是其正交性规定了R仅有3个自由度.按照式(7)解出r1、r2、r4、r5共4个独立变量及平移分量tx，ty.再根据旋转矩阵R的正交性质(R·R T=R·R－1=I)，得到式(8)，进一步计算，即可以求出旋转矩阵R中的各元素.2)非线性法计算有效焦距f，T的tz分量和径向畸变系数 k［14］对N个特征点，利用最小二乘法对上述2个方程进行联合最优参数估计，就可得求得f、fk、tz，近而求得f、k、tz.2.3 立体视觉标定以上获得的外参数都是左右摄像机相对于各自标定过程中设定的世界坐标系而言的.现假定左摄像机光心为世界坐标原点，即观察者处于左摄像机光心位置，则右摄像机坐标系or－xryrzr与此时的世界坐标系o-xyz可通过空间转换矩阵［R T］表示为式中:R、T分别为左右摄像机相对于同一世界坐标系的旋转矩阵和平移向量.由于xl=R lxw+T l，xr=R rxw+T r，消去 xw，得到 xr=R r Rl－1 xl+T r－ R r Rl－1 T l.至此，左右摄像机的关联矩阵［R T］得到，其中;T=T r－3 实验及结果分析在研究“TSAI”两步标定算法的基础上，结合立体视觉原理，在Windows环境下使用VC++6.0，用二维标定圆作为标定物，开发了一套双目立体视觉分步标定系统.硬件采用POINT GREY公司生产的双目摄像机，1394图像采集卡，图像分辨率为768×576.标定结果如表1所示.为了验证系统标定结果的正确性，对一个三角板的尺寸进行了测量实验.以左摄像机光心位置为观察者位置，利用这些标定结果，采用双目线结构光测量法对三角板的测量.测得三角板的3个点的坐标分别为:A=(91.645，－60.815)，B=(57.787，－42.552)，C=(50.15，30.316).尺寸测量结果与真实尺寸对比见表2.在三角板的测量实验中，三角板的真实尺寸由卷尺测得，实验值与真实值相比较，系统对于三角板的测量结果存在1～2 mm的误差，由于卷尺测量本身存在无法克服的误差，故该误差为近似估计误差.从实际观察来看，标定实验取得了较为精确的结果.表1 摄像机标定结果005903焦距f 8.2804 8.0954透视中心(cx，cy) (382.0054，289.5041) (372.7016，295.3712)左摄像机右摄像机畸变系数k 0.001801 0.摄像机旋转矩阵R l/R r R l=0.9271 0.0091 0.3980－0.0119 0.9852 0.2134－0.3652 －0.2783 0.8941R r=0.9563 －0.0010 0.3312－0.1112 0.9793 0.2413－0.2698 0.1957 －0.9581摄像机平移向量T l/T r T l=［－1093.3201 －895.5412 1298.9104］T T l=［－1096.3204 －952.5511 1335.9315］T旋转矩阵R R=0.9628 －0.0121 0.2639－0.0019 1.0008 0.0031－0.0971 0.0080.9891平移向量T T=－110.2624－5.409418.8971表2 测量结果与真实结果对比 mmAB BC CA测量结果40.2327 73.286740.0317真实尺寸41 73 414 结束语基于带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型，提出了一种双目立体视觉分步标定方法.进一步完善了TSAI方法，实现了只用共面标定物，不需要摄像机做任何运动，就可以分步求解摄像机的标定参数.该方法简单，对实验条件要求较低，标定参数全面，比较实用.最后通过实验验证了该方法具有较高精度.参考文献：［1］邱茂林，马颂德，李毅.计算机视觉中摄像机定标综述［J］.自动化学报，2000，26(1):43-55.［2］李鹏，王军宁.摄像机标定方法综述［J］.山西电子技术，2007(4):77-79. ［3］FAUGERAS O D，MAYBANK S.Motion from point matches:multiplicity of solutions［J］.Intl J Computer Vision，1990，4:225-246.［4］TRIGGS B.Auto-calibration and absolute quadric.washington DC，USA，Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition，1997:604-614.［5］张伟，程鸿，韦穗.摄像机标定系统的设计与实现［J］.计算机工程，2007(2):45-48.［6］SHALON Y B，FORTMANN T.Tracking and data association［M］.New York:Academic Press，1988:106-132.［7］TSAI R Y.Versatile camera calibration technique for high accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses ［J］.IEEE of 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两个相机之间的标定
相机标定是指确定相机内外参数的过程。

相机的内参数包括焦距、主点、相机畸变等，外参数包括相机的位置和朝向。

在进行相机标定之前，首先需要准备一个标定板，该标定板上有已知世界坐标的特征点，可以是一个二维平面图案。

标定的步骤如下：
1. 摆放标定板：将标定板放置在摄像机观察范围内的不同位置和角度，确保标定板上的特征点被摄像机观测到。

2. 检测特征点：使用相机采集图像，并使用计算机视觉算法检测标定板上的特征点。

3. 提取特征点：对于每个图像中检测到的特征点，将其与对应的已知世界坐标关联起来。

4. 求解相机内外参数：使用标定板上的已知世界坐标和对应的图像坐标，通过相机标定算法求解相机的内外参数。

5. 验证标定结果：使用求解得到的相机内外参数重投影标定板上的特征点，并与实际图像中检测到的特征点进行比较，评估标定结果的准确性。

通过以上步骤，可以完成两个相机之间的标定，即求解两个相机的内外参数，用来进行后续的双目视觉任务，例如深度估计、立体匹配等。

双目摄像头标定方法摄像头标定是计算机视觉领域中的重要步骤，它用于确定摄像头的内外参数，以便将图像坐标转换为世界坐标。

双目摄像头标定是指对双目摄像头进行内外参数的标定，以实现双目立体视觉的应用。

本文将介绍一种常用的双目摄像头标定方法。

1. 准备工作在进行双目摄像头标定之前，需要准备一些必要的工具和设备。

首先，你需要一对双目摄像头，确保两个摄像头之间的距离固定不变。

其次，你需要一个标定板，可以是黑白棋盘格或者其他图案。

最后，你需要一台计算机和相应的图像处理软件。

2. 标定板的选择标定板是进行双目摄像头标定的关键，不同的标定板对标定结果有一定的影响。

常见的选择是黑白棋盘格，因为其具有明显的边缘和角点，便于提取和匹配。

标定板的大小应该适中，既能够容纳足够的角点，又能够放置在摄像头视野范围内。

3. 角点提取将标定板放置在摄像头的视野范围内，保持标定板平整且不发生形变。

通过摄像头采集一系列图像，然后使用图像处理软件提取标定板上的角点。

角点提取的目的是为了后续的角点匹配和计算。

4. 角点匹配将左右两个摄像头采集到的图像进行角点匹配，找出对应的角点对。

这可以通过计算角点之间的距离和角度来实现。

由于双目摄像头具有一定的视差，因此在角点匹配时需要考虑到视差的影响。

5. 内参数标定内参数标定是指确定摄像头的焦距、主点和畸变参数。

通过采集一系列的图像，可以使用相机标定的方法来计算这些参数。

其中，最常用的方法是张正友标定法。

该方法利用了标定板上的角点信息，通过最小二乘法求解摄像头的内参数。

6. 外参数标定外参数标定是指确定摄像头的位置和姿态参数。

通过采集一系列的图像，可以使用立体视觉的方法来计算这些参数。

其中，最常用的方法是立体标定法。

该方法通过匹配左右摄像头的特征点，计算摄像头之间的位移和旋转关系，从而得到摄像头的外参数。

7. 标定结果评估在完成双目摄像头的标定之后，需要对标定结果进行评估。

评估的方法可以是重投影误差，即将世界坐标转换为图像坐标并与标定结果进行比较。

双相机统一坐标系原理双相机系统是一种常用的视觉系统，可以提高图像处理和分析的效率和准确性。

在双相机系统中，通常会有两个独立的相机模块，它们可以同时拍摄同一个场景或对象，并且通过计算两个图像之间的关系，可以实现深度信息的获取和三维重建。

在使用双相机系统时，一个关键的问题是要确保两个相机的坐标系是统一的，否则将会导致深度信息的计算错误和三维重建的失真。

为此，需要对双相机系统的原理和工作流程进行深入了解。

双相机系统一般由两个相机模块、图像采集卡、计算机等组成。

在双相机系统中，每个相机模块都具有自己的坐标系，通常是由相机的光心和成像平面确定的。

因此，为了实现双相机系统的统一坐标系，需要进行坐标系的标定和转换。

双相机系统的坐标系标定是指确定每个相机的坐标系的相对位置和方向，以便能够准确地计算两个相机之间的几何关系。

通常，双相机系统的坐标系标定可以通过使用特殊的标定板和标定算法来实现。

标定板上通常会有一些已知的特征点，通过对这些特征点拍摄的图像进行处理，可以计算出相机的内外参数和坐标系的转换矩阵。

在坐标系标定后，就可以将两个相机的坐标系统一到同一个世界坐标系中。

实现双相机系统的统一坐标系还需要考虑到图像的畸变和相机的投影变换。

在实际的图像采集过程中，相机的镜头会导致图像出现畸变，因此需要对图像进行畸变校正。

另外，在计算深度信息和三维重建时，还需要考虑到相机的投影变换，以便将不同相机拍摄的图像映射到同一个坐标系中。

通过对图像的畸变校正和投影变换，可以实现双相机系统的统一坐标系，并实现深度信息的获取和三维重建。

总的来说，双相机系统的统一坐标系原理包括坐标系标定、图像畸变校正和投影变换等步骤。

通过这些步骤，可以确保双相机系统的两个相机模块具有统一的坐标系，从而实现深度信息的获取和三维重建。

双相机系统在计算机视觉、机器人视觉、计算机图形学等领域具有广泛的应用前景，对于提高图像处理和分析的效率和准确性具有重要意义。

基于立体视觉的摄像机标定方法的研究摘要:摄像机标是立体视觉获取三维空间信息的前提与基础。

标定结果的好坏直接影响着三维测量的精度及三维重建结果的好坏。

笔者首先在本文中对摄像机标定的基础知识作了简要的介绍,采用三维标定块标定摄像机,避免传统的利用标定板标定摄像机丢掉了Z维的坐标信息所引起的误差,同时考虑相机的径向畸变因素,以提高标定精度。

实验结果表明该方法精度较高,能满足立体视觉系统的需要。

关键词:立体视觉摄像机标定标定块Abstract:camera calibration of stereo vision for3D spatial information is the premise and foundation of. The calibration result directly affects the measurement precision and 3D reconstruction result is good or bad. The author in this paper on the basis of knowledge of camera calibration are introduced, using three-dimensional calibration block calibration of camera, to avoid the traditional use of camera calibration calibration board lost Z dimensional coordinate errors, taking camera radial distortion factors, in order to improve the calibration accuracy. The experimental results show that this method has higher precision, can satisfy the need of stereo vision system.Key words:camera calibration for stereo vision calibration block1 引言立体视觉的研究目的就是要赋予计算机以人类的视觉认知功能,使计算机能够通过二维图像认知三维世界的能力,也就是说从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间物体的几何信息,并由此重建与识别物体。

双目标定参数计算基线基线是双目标定参数计算的重要组成部分，它对于双目视觉系统的精度和鲁棒性有着至关重要的影响。

本文将就基线的定义、计算方法以及其在双目视觉中的应用进行详细介绍。

我们来了解一下基线的概念。

在双目视觉系统中，基线是指两个摄像机之间的距离，也可以理解为两个摄像机的位置之间的差异。

基线的大小直接决定了双目视觉系统的测量范围和测量精度。

较大的基线可以提供更大的视差范围，但测量精度可能会降低；而较小的基线则能提供更高的测量精度，但视差范围可能会受限。

那么，如何计算基线呢？常用的方法是通过双目视觉系统的标定来获取摄像机的内外参数，然后通过这些参数计算基线的大小。

具体而言，标定过程中需要采集一系列的图像对，并通过图像处理和匹配算法来获取对应点的像素坐标。

接着，根据摄像机的内外参数和对应点的像素坐标，可以计算出视差值。

最后，通过三角测量原理，结合视差值和摄像机的内外参数，即可计算出基线的大小。

基线在双目视觉中的应用非常广泛。

首先，基线可以用于三维重建。

通过计算双目图像中的视差，结合基线的大小，可以得到场景中物体的深度信息。

这对于机器人导航、自动驾驶等领域具有重要的意义。

其次，基线可以用于物体检测和跟踪。

通过计算双目图像中的视差，可以获取物体的位置和大小等信息，从而实现对物体的检测和跟踪。

此外，基线还可以用于立体匹配算法的改进和优化，提高双目视觉系统的测量精度和鲁棒性。

双目视觉系统在计算基线时需考虑一些因素。

首先是摄像机的标定误差。

由于摄像机标定过程中存在误差，如图像畸变等，因此在计算基线时需注意这些误差对结果的影响。

其次是图像匹配误差。

由于图像中存在噪声、遮挡等因素，因此在计算视差时需考虑这些误差对结果的影响。

最后是基线的选择。

在实际应用中，需根据具体场景和需求来选择合适的基线大小，以平衡视差范围和测量精度。

基线是双目视觉系统中的重要参数，它对系统的测量范围和测量精度有着直接的影响。

通过标定和计算，可以获取基线的大小，并应用于三维重建、物体检测和跟踪等领域。