OpenCV相机标定
来源:互联网 发布:怎么购买高达模型 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 17:29
原文来自:http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系。以及他们之间的关系。然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。
图像坐标系:
理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2),可以用矩阵形式(3)表示。
相机坐标系(C)和世界坐标系(W):
通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示。我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示:
由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系:
其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0)。M2称为相机的外参矩阵,包含外参(R:旋转矩阵,T:平移矩阵)。
众所周知,相机镜头存在一些畸变,主要是径向畸变(下图dr),也包括切向畸变(下图dt)等。
上图右侧等式中,k1,k2,k3,k4,k5,k6为径向畸变,p1,p2为切向畸变。在OpenCV中我们使用张正友相机标定法通过10幅不同角度的棋盘图像来标定相机获得相机内参和畸变系数。函数为calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs,flag)
objectPoints: 一组世界坐标系中的3D
imagePoints: 超过10张图片的角点集合
imageSize: 每张图片的大小
cameraMatrix: 内参矩阵
distCoeffs: 畸变矩阵(默认获得5个即便参数k1,k2,p1,p2,k3,可修改)
rvecs: 外参:旋转向量
tvecs: 外参:平移向量
flag: 标定时的一些选项:
CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS:使用该参数时,在cameraMatrix矩阵中应该有fx,fy,u0,v0的估计值。否则的话,将初始化(u0,v0)图像的中心点,使用最小二乘估算出fx,fy。
CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT:在进行优化时会固定光轴点。当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS参数被设置,光轴点将保持在中心或者某个输入的值。
CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO:固定fx/fy的比值,只将fy作为可变量,进行优化计算。当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS没有被设置,fx和fy将会被忽略。只有fx/fy的比值在计算中会被用到。
CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST:设定切向畸变参数(p1,p2)为零。
CV_CALIB_FIX_K1,...,CV_CALIB_FIX_K6:对应的径向畸变在优化中保持不变。
CV_CALIB_RATIONAL_MODEL:计算k4,k5,k6三个畸变参数。如果没有设置,则只计算其它5个畸变参数。
首先我们打开摄像头并按下'g'键开始标定:
按下空格键(SPACE)后使用findChessboardCorners函数在当前帧寻找是否存在可用于标定的角点,如果存在将其提取出来后亚像素化并压入角点集合,保存当前图像:角点提取完成后开始标定,首先初始化定标板上角点的三维坐标:使用calibrateCamera函数开始标定:完成定标后对标定进行评价,计算标定误差并写入文件:显示标定结果并写入文件:具体的代码实现和工程详见:Calibration
运行截图:
下一节我们将使用RPP相机姿态算法得到相机的外部参数:旋转和平移。
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2015/11/14补充:
所有分辨率下的畸变(k1,k2,p1,p2)相同,但内参不同(fx,fy,u0,v0),不同分辨率下需要重新标定相机内参。以下是罗技C920在1920*1080下的内参:
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2016/08/20补充:
findChessboardCorners函数的第二个参数是定义棋盘格的横纵内角点个数,要设置正确,不然函数找不到合适的角点,返回false。如下图中的横内角点是12,纵内角点是7,则Size board_size = Size(12, 7);- OpenCV相机标定函数
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