双目相机标定在量产中实现的办法
时间: 2023-10-15 15:03:19 浏览: 47
在双目相机标定的量产过程中,通常采用以下步骤:
1. 制作标定板:使用高精度加工设备制作标定板,标定板通常是由黑白相间的方格组成的,方格的大小和间距需要在一定范围内随机分布。
2. 安装标定板:将标定板固定在一个平面的背景上,并确保标定板与双目相机的视野中。
3. 拍摄标定图像:在标定板的不同位置,拍摄一组标定图像,每组图像包括左右两个相机的图像。
4. 检测角点:使用角点检测算法,从标定图像中检测出标定板中每个方格的角点。
5. 计算内参:使用标定板的角点,在左右相机中分别计算出相机的内参矩阵,包括相机的焦距、主点、畸变系数等。
6. 计算外参:使用标定板的角点,在左右相机中分别计算出相机的外参矩阵,包括相机的旋转矩阵和位移矩阵。
7. 验证标定结果:在标定结果中,通过计算左右相机的视差图像,验证标定结果的准确性。
8. 应用标定结果:将计算出的相机内参和外参应用到实际的双目视觉系统中,用于深度估计和三维重建等应用。
在量产过程中,可以通过自动化的方式,将以上步骤自动化,以提高标定的效率和准确性。例如,可以使用机器人系统,自动对双目相机进行标定,并将结果上传到云端进行自动化质量控制。
相关问题
opencv实现双目相机标定
双目相机标定是指确定两个相机的内部参数(如焦距、主点位置等)和外部参数(如相对位置、朝向等),以便进行立体视觉处理。OpenCV提供了一组函数来进行双目相机标定,下面是一个简单的示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读取标定图像
Mat img1 = imread("left.png", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("right.png", IMREAD_GRAYSCALE);
// 定义标定板参数
int board_w = 9; // 棋盘格宽度
int board_h = 6; // 棋盘格高度
Size board_size(board_w, board_h); // 棋盘格大小
// 检测棋盘格角点
vector<Point2f> corners1, corners2;
bool found1 = findChessboardCorners(img1, board_size, corners1);
bool found2 = findChessboardCorners(img2, board_size, corners2);
// 如果角点检测成功
if (found1 && found2) {
// 亚像素级角点精确化
cornerSubPix(img1, corners1, Size(11, 11), Size(-1, -1),
TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
cornerSubPix(img2, corners2, Size(11, 11), Size(-1, -1),
TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
// 绘制角点
drawChessboardCorners(img1, board_size, corners1, found1);
drawChessboardCorners(img2, board_size, corners2, found2);
imshow("left", img1);
imshow("right", img2);
// 标定相机
vector<vector<Point3f>> object_points(1);
vector<vector<Point2f>> image_points1(1), image_points2(1);
vector<Point3f> obj;
for (int i = 0; i < board_h; i++) {
for (int j = 0; j < board_w; j++) {
obj.push_back(Point3f(j * 0.03, i * 0.03, 0));
}
}
object_points[0] = obj;
image_points1[0] = corners1;
image_points2[0] = corners2;
Mat cameraMatrix1, cameraMatrix2, distCoeffs1, distCoeffs2;
Mat R, T, E, F;
stereoCalibrate(object_points, image_points1, image_points2,
cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2,
img1.size(), R, T, E, F, CALIB_FIX_INTRINSIC);
// 输出标定结果
cout << "cameraMatrix1:" << endl << cameraMatrix1 << endl;
cout << "distCoeffs1:" << endl << distCoeffs1 << endl;
cout << "cameraMatrix2:" << endl << cameraMatrix2 << endl;
cout << "distCoeffs2:" << endl << distCoeffs2 << endl;
cout << "R:" << endl << R << endl;
cout << "T:" << endl << T << endl;
cout << "E:" << endl << E << endl;
cout << "F:" << endl << F << endl;
}
waitKey(0);
return 0;
}
```
首先,我们读取了左右相机的标定图像,然后定义了棋盘格的大小和参数。接着,我们使用OpenCV的`findChessboardCorners`函数检测棋盘格角点,并使用`cornerSubPix`函数对角点进行精确化。然后,我们绘制了检测到的角点,并使用`stereoCalibrate`函数进行相机标定。最后,我们输出了标定结果。
需要注意的是,在实际应用中,我们需要采集多组不同的标定图像,并对每组图像进行双目相机标定,然后取平均值作为最终的标定结果。此外,还需要对标定结果进行评估,以确保标定的精度和稳定性。
OpenCV实现双目相机标定
双目相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤,它可以用于获取两个摄像头之间的相对姿态和深度信息。OpenCV提供了一些函数来实现双目相机标定,下面是一个简单的例子:
1. 首先导入必要的库:
```python
import numpy as np
import cv2
import glob
```
2. 定义棋盘格的大小和每个方格的长度:
```python
# 棋盘格的大小,即内角点数目(列数,行数)
pattern_size = (9, 6)
# 每个棋盘格的长度(mm)
square_size = 25
```
3. 准备标定用的图像,将左右相机的图像分别放在两个文件夹中:
```python
# 左侧相机的图像路径
left_images = glob.glob('left/*.png')
# 右侧相机的图像路径
right_images = glob.glob('right/*.png')
```
4. 定义棋盘格的世界坐标系(即棋盘格上每个角点的坐标):
```python
# 棋盘格上每个角点的坐标
objp = np.zeros((pattern_size[0]*pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:pattern_size[0],0:pattern_size[1]].T.reshape(-1,2) * square_size
```
5. 找到所有图像中的角点:
```python
# 用于存储所有图像中的角点
corners_l = []
corners_r = []
# 遍历所有图像
for i in range(len(left_images)):
# 读取左侧相机的图像
img_l = cv2.imread(left_images[i])
# 读取右侧相机的图像
img_r = cv2.imread(right_images[i])
# 将图像转换为灰度图
gray_l = cv2.cvtColor(img_l, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_r = cv2.cvtColor(img_r, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 在左侧图像中寻找角点
ret_l, corners_l_temp = cv2.findChessboardCorners(gray_l, pattern_size, None)
# 在右侧图像中寻找角点
ret_r, corners_r_temp = cv2.findChessboardCorners(gray_r, pattern_size, None)
# 如果两个图像中都找到了角点
if ret_l and ret_r:
# 将角点添加到列表中
corners_l.append(corners_l_temp)
corners_r.append(corners_r_temp)
# 在图像中绘制角点
cv2.drawChessboardCorners(img_l, pattern_size, corners_l_temp, ret_l)
cv2.drawChessboardCorners(img_r, pattern_size, corners_r_temp, ret_r)
# 显示图像
cv2.imshow('Left Image', img_l)
cv2.imshow('Right Image', img_r)
cv2.waitKey(500)
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
6. 计算相机的内参和畸变系数:
```python
# 用于存储所有图像的角点
objpoints = [objp] * len(corners_l)
# 计算相机的内参和畸变系数
ret_l, mtx_l, dist_l, rvecs_l, tvecs_l = cv2.calibrateCamera(objpoints, corners_l, gray_l.shape[::-1], None, None)
ret_r, mtx_r, dist_r, rvecs_r, tvecs_r = cv2.calibrateCamera(objpoints, corners_r, gray_r.shape[::-1], None, None)
```
7. 计算两个相机之间的基础矩阵和投影矩阵:
```python
# 计算两个相机之间的基础矩阵和投影矩阵
retval, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, corners_l, corners_r, mtx_l, dist_l, mtx_r, dist_r, gray_l.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)
R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, gray_l.shape[::-1], R, T)
```
8. 对图像进行立体校正:
```python
# 对图像进行立体校正
mapx1, mapy1 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraMatrix1, distCoeffs1, R1, P1, gray_l.shape[::-1], cv2.CV_32FC1)
mapx2, mapy2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraMatrix2, distCoeffs2, R2, P2, gray_r.shape[::-1], cv2.CV_32FC1)
```
9. 读取一对立体图像并进行校正:
```python
# 读取一对立体图像
img_l = cv2.imread('left/left01.png')
img_r = cv2.imread('right/right01.png')
# 将图像校正并显示
dst_l = cv2.remap(img_l, mapx1, mapy1, cv2.INTER_LINEAR)
dst_r = cv2.remap(img_r, mapx2, mapy2, cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('Left Image', dst_l)
cv2.imshow('Right Image', dst_r)
cv2.waitKey(0)
```
以上就是使用OpenCV实现双目相机标定的一个简单例子。需要注意的是,这里的代码只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行一些调整。
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