相机的坐标转换(2):单应性矩阵的求解
来源:互联网 发布:防范网络诈骗ppt 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 05:52
在这篇文章里我们继续上一话题,对得到的转换矩阵进行求解。
1.前文
在上篇文章里,我们最终得到如下公式:
上述式子只是为了行文方便,如果要求解,我们得写成下面的样子:
2.(u,v)与(xw,yw,zw) 的求解
在张正友标定法当中,我们一般用棋盘格作为标定模板,通过图像处理上的方法我们可以得到棋盘格上的角点坐标,这样我们就得到了
那么,我们如何得到对应的空间点坐标呢。
我们假设标定模板位于
3.单应性矩阵的求解
当
用单应性矩阵的形式可表示成:
作为一个单应性矩阵,
显然可得,
简单地变个形,我们就可以得到:
但是作为一个大学生,如果只会列公式,那么我们和咸鱼,,,嗯,我是说我们和小学生有什么区别。我们要列,矩,阵。唯有如此,才能体现出我们曾上过矩阵这门课,或者说,被它上过。
其中,
我们共有8个未知参数,需要四个像公式(7)这样的式子才能求解,棋盘格里的一个小格子刚好能提供四个角点,看来选棋盘格是有原因的。
我们用下角标来区别四个角点的坐标,那么我们可以用下面的式子来唯一求解:
对应
4下文
尽管已经可以求出单应性矩阵了,但我们的任务还没有结束。单应性矩阵里既包含相机内参也包括相机外参。相机标定的目的在于求出内参。毕竟不同张的图片都对应着不同的外参,而相机不变,则内参不变。所以,内参才是我们要追求的唯一。
关于如何求出相机内参,我们下篇再讲。
ps:单应性矩阵不仅应用在相机标定的过程中,同时也用在图像拼接的过程中。更多关于单应性矩阵求解的内容,请戳这里。
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