计算机视觉——摄像机内外参数和摄像机标定
1.相机内部参数是与相机自身特性相关的参数,比如相机的焦距、像素大小等。
相机内部参数矩阵反映的是相机本身的属性,每个相机都不一样,这些参数需要标定才能知道。作用:告诉我们相机坐标的点是如何在1的基础上继续通过相机镜头,通过针孔成像和电子转换成为像素点的。
相机内部矩阵:(需要注意的是,真实镜头也会有径向和切向畸变,属于相机内部参数)
fxs x0
K =?0 fy?y0
00 1
其中fx和fy是焦距,通常相等,x0和y0是主点坐标(相对于成像平面),s是坐标轴倾斜参数,理想情况下为0。
内部参数矩阵的参数含义:
f:焦距,单位为毫米
Dx:像素在X方向的宽度,单位为毫米,1/dx:1mm的X方向有多少个像素(DX和dy为像素的长度和高度)。
F/dx:用像素来描述焦距在X轴方向的长度。
F/dy:用像素来描述焦距在Y轴方向的长度。
U0,v0,主点的实际位置,单位也是像素(原点的平移量)。
2.相机的外部参数是世界坐标系中的参数,比如相机的位置和旋转方向。与恒定的内部参考相比,外部参考随着相机移动而变化。
摄像机的旋转和平移是一个外部参数,用来描述静止场景中摄像机的运动或摄像机固定时运动物体的刚体运动。因此,在图像拼接或三维重建中,需要利用外部参数来寻找几幅图像之间的相对运动,从而在同一坐标系下进行配准。最近在研究多幅图像的图像拼接。
摄像机外部参数矩阵:包括旋转矩阵和平移矩阵。作用:告诉我们现实世界的点(世界坐标)是如何旋转平移的,然后落在另一个现实世界的点(相机坐标)上。
旋转矩阵和平移矩阵* * *描述了如何将点从世界坐标系转换到相机坐标系。
旋转矩阵:描述世界坐标系的坐标轴相对于相机坐标轴的方向。
平移矩阵:描述空间原点在相机坐标系中的位置。
相机外部矩阵:
其中r是旋转矩阵,t是平移向量。
3.摄像机标定(或称摄像机标定):一句话,就是世界坐标到像素坐标的映射,其中世界坐标是人为定义的。
摄像机标定的目的是确定摄像机某些参数的值。通常这些参数可以建立标定板确定的三维坐标系和摄像机图像坐标系之间的映射关系。换句话说?您可以使用这些参数将三维空间中的点映射到图像空间,反之亦然。摄像机标定的参数通常分为两部分:内部参数和外部参数。
定标就是知道定标控制点的世界坐标和像素坐标,这样就可以求解这个映射关系。一旦解决了这个关系,我们就可以从点的像素坐标推导出它的世界坐标。当然,有了这个世界坐标,我们就可以进行测量等其他后续操作。上述标定也叫隐式参数标定,因为它没有单独计算摄像机的内部参数,如摄像机焦距、摄像机畸变系数等。
一般来说,如果只是利用摄像机标定进行一些简单的视觉测量,那么就没有必要单独标定摄像机的内部参数。至于如何计算相机的内部参数,有很多相关的论文。
在图像测量和机器视觉应用过程中,为了确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点的关系,需要建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数情况下,这些参数必须通过实验和计算来获得,这个求解参数的过程称为摄像机标定(或称摄像机标定)。
无论是在图像测量还是机器视觉应用中,摄像机参数的标定都是一个非常关键的环节,标定结果的准确性和算法的稳定性直接影响摄像机工作产生的结果的准确性。因此,摄像机标定是后续工作的前提,提高标定精度是科研的重点。
4.失真是从直线投影的偏移。简单来说,直线投影就是场景中的直线,投影到画面上也保持为直线。失真简单来说就是一条直线投射到画面上就不能保持为直线了。这是光学像差,可能是相机镜头的原因。
?失真矩阵:告诉我们为什么像素没有落在理论计算中应该落的位置,还会产生一些偏移和变形!!!
参考链接:
计算机视觉-摄像机内外参数_专栏_柳林a603 -CSDN博客_摄像机参数
blogs.com)
SLAM的视觉里程表(2):相机模型(内部参数,外部参数)-Brook _ icv-博客花园(cnblogs.com)