MV EM相机标定参数
时间: 2023-08-03 10:02:46 浏览: 50
相机标定参数通常包括内参和外参两部分。
内参表示相机的内部参数,包括焦距、主点坐标、畸变系数等。畸变系数通常分为径向畸变和切向畸变两部分。
外参表示相机的外部参数,包括相机的位置和朝向。通常使用旋转矩阵和平移向量来描述相机的外部参数。
在使用MV EM相机进行标定时,可以使用标定板或标定棋盘等工具来获取图像数据,然后利用标定算法求解相机的内参和外参。
具体的标定方法和算法可以参考相关的文献和资料。
相关问题
matlab相机标定参数含义
回答: 在Matlab相机标定中,标定结果包含了多个参数,其中一些重要的参数含义如下:
- cameraParams.IntrinsicMatrix: 这个参数是参数模型内参矩阵的转置矩阵,它包含了相机的内参信息,包括焦距、主点坐标和畸变参数等。
- 平移矩阵和旋转矩阵: 这两个矩阵分别是相机在每幅图像中的平移和旋转信息。它们描述了相机在世界坐标系中的位姿。
- 图像坐标: 这个参数表示在图像坐标系中的点的位置,它是通过世界坐标系中的点经过相机的投影得到的。
- 世界坐标: 这个参数表示在世界坐标系中的点的位置,它是标定板上的点的坐标。
这些参数可以帮助我们理解相机的内外参信息,以及使用相机进行图像处理和计算机视觉任务时的相关计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab相机内参标定及参数理解](https://blog.csdn.net/weixin_44222700/article/details/102599437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Matlab相机标定方法及主要参数含义,坐标变换过程](https://blog.csdn.net/qq_41372644/article/details/121089361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相机标定python
相机标定是指通过采集相机的原图像并计算相机的内参和畸变参数,从而对图像进行矫正的过程。在Python中,可以使用OpenCV库来进行相机标定。标定的主要步骤包括采集相机原图像和计算相机内参与畸变参数。首先,需要采集一组不同角度和位置的相机原图像。然后,使用OpenCV的calibrateCamera函数计算相机的内参和畸变参数。接下来,可以使用这些参数来对图像进行畸变矫正。
标定前的准备工作包括采集相机原图像和准备标定板。采集相机原图像是为了获取一组不同角度和位置的图像,以用于计算相机的内参和畸变参数。标定板是一种具有已知尺寸和特征点的平面物体,用于在图像中进行特征点提取和匹配。
在Python中,可以使用OpenCV和Matplotlib库来进行相机标定和畸变矫正。可以使用cameraCalibrator工具箱进行相机标定,并使用undistort函数对图像进行畸变矫正。这些工具和函数可以帮助我们方便地进行相机标定和畸变矫正的操作。
以下是一个示例代码,展示了如何使用Python进行相机畸变矫正:
```
import numpy as np
import cv2
# 摄像头畸变矫正函数,输入待矫正的图像变量
def undistort(frame):
fx = 7.867891195067076e02
cx = 6.823648074697487e02
fy = 8.454139535337483e02
cy = 5.185634497802844e02
k1, k2, p1, p2, k3 = -0.327782591286664, 0.104488486639823, -9.519326514054385e-04, 2.433441734520703e-04, 0.0
# 相机坐标系到像素坐标系的转换矩阵
k = np.array([
[fx, -0.766489481509873, cx],
[0, fy, cy],
[0, 0, 1]
])
# 畸变系数
d = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
height, weight = frame.shape[:2]
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(k, d, None, k, (weight, height), 5)
# 返回矫正好的图像变量
return cv2.remap(frame, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)
```
这段代码中,undistort函数接收一张待矫正的图像作为输入,并使用预先计算好的相机参数对图像进行畸变矫正。可以根据具体需求调整相机参数和畸变系数,以适应不同的相机和图像场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV 相机标定 (Python版)](https://blog.csdn.net/kkkkkk0729/article/details/119113267)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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