Camera Calibration 相机标定:原理简介(二)
来源:互联网 发布:三工鸟王其网络班 编辑:程序博客网 时间:2024/05/14 03:10
2 针孔相机模型
常见的相机标定中,使用的相机多为针孔相机(Pinhole camera),也就是大家熟知的小孔成像理论。将其中涉及的坐标系之间的相互转换抽离出来,即为针孔相机模型的核心。
上图所示的模型即为针孔相机模型,当然现在有很多资料对其进行阐述,我这里挑选另一种便于理解的表达方法。这里为了方便阐述,将像平面和物方点置于光学中心的一侧(实际中光学中心位于像平面和物方点之间)。首先,让我们看一下其中的符号:
从上述符号的含义中,可以看出光学中心
其矩阵形式为:
其中
计算机视觉中,使用增广向量的方式表示点,即
其中,
由上陈述就显而易见,整个相机标定的任务就是要获得物方三维物体与对应的二维图像之间的转换模型参数,转换参数也被分为两类:
外参(Extrinsic 或 external parameters):包括相机的定向(orientation或称旋转(rotation))和定位(location或称平移(translation))信息,也就是上文提及的
(R,t) ,其中R 是3×3 的矩阵,由3个不相关的角元素组成(关于角元素的定义,并不唯一,主要有分别以x,y,z 为主轴的转角系统,角元素的表示方法也不唯一,常用的有欧拉角,旋转向量等),t 是3×1 的向量,含有3个参数。内参(Intrinsic 或 internal parameters):也就是描述相机特性的参数,
(α,β,γ,u0,v0) 。
综上,所有的相机标定方法,本质都是在求取内参和外参中所含的11个参数。
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