opencv 张正友

张正友是计算机视觉领域的著名学者，他是OpenCV库的创始人之一。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。张正友在1999年创建了OpenCV项目，并在全球范围内推广和发展了这个项目。

他的主要贡献之一是在相机标定方面。相机标定是计算机视觉中的重要任务，用于确定相机的内部参数和外部参数，以便进行准确的图像测量和三维重建。张正友提出了一种基于棋盘格的相机标定方法，被广泛应用于实际应用中。

除了相机标定，张正友还在图像处理、目标检测、特征提取等领域做出了重要贡献。他的研究成果被广泛应用于工业自动化、智能交通、医学影像等领域。

相关问题

opencv 张正友标定法

张正友标定法（Zhang's camera calibration）是一种常用的相机标定方法，用于确定相机的内部参数（内参）和外部参数（外参）。该方法是由张正友教授在1999年提出的，被广泛应用于计算机视觉和机器人领域。

张正友标定法使用特殊的标定板（一般是棋盘格）作为标定物体，在不同位置和姿态下拍摄多张图片。通过对这些图片进行处理，可以计算出相机的内参（如焦距、畸变参数等）和外参（如相机的旋转矩阵和平移向量）。这些参数可以帮助我们进行相机畸变校正、三维重建等任务。

具体实施该标定方法时，需要先对标定板进行角点检测，然后通过求解相机的投影变换关系，从而得到相机的内外参数。标定板上的角点在不同位置和姿态下的映射关系提供了用于求解的约束条件。通常，至少需要拍摄10-20张不同姿态的图片才能进行有效的标定。

在OpenCV中，可以使用函数`cv2.calibrateCamera()`来实现张正友标定法。该函数可以根据提供的标定板图片和角点信息，计算出相机的内外参数。通过使用这些参数，可以对相机图像进行畸变校正，使得图像中的直线保持直线，提高图像处理的准确性。

总结来说，张正友标定法是一种常用的相机标定方法，通过拍摄多张标定板图片，可以计算出相机的内外参数，从而帮助我们进行相机畸变校正和三维重建等任务。

opencv 张正友相机标定

OpenCV张正友相机标定是一种相机参数估计方法，旨在确定相机的内部参数（如焦距、主点）和畸变参数（如径向和切向畸变）。它通过使用已知三维空间中的特定平面上的一系列特征点图像及其对应的二维图像点来实现。

标定过程包括以下步骤：

1. 选择一个标定板：张正友标定方法通常使用一个十字形或棋盘格标定板。这种标定板包含已知尺寸的黑白方格，可以提供准确的特征点。

2. 采集图像：将标定板放置在相机视野内，并通过旋转、平移等手段尽可能多地采集不同角度的图像。在每个角度下，需要采集足够数量的图像。

3. 提取特征点：利用特征点检测算法（如哈里斯角点检测）在每个图像中提取标定板的特征点。特征点应该在不同图像中具有相似的位置。

4. 特征点匹配：通过将不同图像中的特征点进行匹配，建立起特征点之间的对应关系。可以使用SURF特征描述符等算法来提高匹配的准确性。

5. 相机参数估计：利用特征点之间的对应关系，使用张正友相机标定方法计算相机的内部参数和畸变参数。这通常通过最小化重投影误差来实现。

6. 评估标定结果：通过计算重投影误差来评估标定结果的质量。较低的重投影误差表示标定结果较好。

通过Opencv中提供的相机标定函数，可以方便地实现张正友相机标定方法。通过标定，我们可以得到准确的相机参数，从而在计算机视觉应用中实现更高的精度和准确性。