相机标定的RMS=1.7
时间: 2024-03-07 09:36:05 浏览: 125
RMS(Root Mean Square)是相机标定中的一个指标,表示所有标定点的像素坐标与其对应的实际世界坐标之间的差距。RMS 越小,说明相机标定的精度越高。
在这里,RMS=1.7 表示标定点的像素坐标与实际世界坐标之间的平均差距为 1.7 个像素。这个值的大小取决于标定点的数量、质量、分布等因素,通常情况下,RMS 值越小越好,但是也要根据具体情况来评估标定的精度是否符合要求。
相关问题
opencv相机标定c++
以下是使用OpenCV进行相机标定的C语言代码示例:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 读取标定图像
vector<vector<Point2f>> imagePoints;
vector<vector<Point3f>> objectPoints;
Size imageSize;
int numImages = 10;
float squareSize = 1.0;
Mat cameraMatrix, distCoeffs;
vector<Mat> rvecs, tvecs;
for (int i = 0; i < numImages; i++)
{
Mat image = imread(format("calibration%d.png", i), IMREAD_GRAYSCALE);
if (image.empty())
{
cerr << "Failed to read image " << i << endl;
return -1;
}
imageSize = image.size();
vector<Point2f> corners;
bool found = findChessboardCorners(image, Size(9, 6), corners);
if (found)
{
imagePoints.push_back(corners);
vector<Point3f> objectCorners;
for (int j = 0; j < 54; j++)
{
objectCorners.push_back(Point3f(j / 9 * squareSize, j % 9 * squareSize, 0));
}
objectPoints.push_back(objectCorners);
}
else
{
cerr << "Failed to find chessboard corners in image " << i << endl;
}
}
// 标定相机
double rms = calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);
// 保存相机参数
FileStorage fs("camera_params.yml", FileStorage::WRITE);
fs << "camera_matrix" << cameraMatrix;
fs << "distortion_coefficients" << distCoeffs;
fs.release();
return 0;
}
```
代码中首先读取标定图像,然后使用`findChessboardCorners`函数寻找标定板角点,将角点坐标和标定板上实际点的坐标存储在`imagePoints`和`objectPoints`中。接着使用`calibrateCamera`函数对相机进行标定,得到相机矩阵和畸变系数,并将其保存在文件中。
open3d 双目相机标定代码
### 回答1:
以下是使用Open3D库进行双目相机标定的示例代码:
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
import cv2
# 相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx],
[0, fy, cy],
[0, 0, 1]])
# 棋盘格纹路大小
pattern_size = (6, 9)
# 准备对象点
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)
# 存储对象点和图像点的数组
obj_points = [] # 3D点在世界坐标系中
img_points_l = [] # 2D点在左相机图像平面上
img_points_r = [] # 2D点在右相机图像平面上
# 读取左右相机图像
img_left = cv2.imread('left.png')
img_right = cv2.imread('right.png')
# 查找棋盘格角点
found_left, corners_left = cv2.findChessboardCorners(img_left, pattern_size, None)
found_right, corners_right = cv2.findChessboardCorners(img_right, pattern_size, None)
if found_left and found_right:
# 提取左右相机图像平面上的角点
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
corners_left = cv2.cornerSubPix(gray_left, corners_left, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
corners_right = cv2.cornerSubPix(gray_right, corners_right, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
# 绘制并显示棋盘格角点
cv2.drawChessboardCorners(img_left, pattern_size, corners_left, found_left)
cv2.drawChessboardCorners(img_right, pattern_size, corners_right, found_right)
cv2.imshow('Left Image', img_left)
cv2.imshow('Right Image', img_right)
cv2.waitKey(0)
# 存储对象点和图像点
obj_points.append(objp)
img_points_l.append(corners_left)
img_points_r.append(corners_right)
# 双目相机标定
rms, K_left, D_left, K_right, D_right, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(obj_points, img_points_l, img_points_r, K, None, K, None, gray_left.shape[::-1], flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)
# 打印标定结果
print('RMS:', rms)
print('K_left:', K_left)
print('D_left:', D_left)
print('K_right:', K_right)
print('D_right:', D_right)
print('R:', R)
print('T:', T)
print('E:', E)
print('F:', F)
# 保存标定结果
np.savez('stereo_calib.npz', K_left=K_left, D_left=D_left, K_right=K_right, D_right=D_right, R=R, T=T, E=E, F=F)
else:
print('Chessboard not found.')
```
在上述代码中,我们首先定义了相机内参矩阵 `K` 和棋盘格纹路大小 `pattern_size`。然后,我们准备了对象点 `objp`,该对象点包含棋盘格上每个角点的坐标。接着,我们读取了左右相机的图像,使用OpenCV的 `cv2.findChessboardCorners()` 函数在两张图像中查找棋盘格角点,并使用 `cv2.cornerSubPix()` 函数获取更加精确的角点坐标。
接下来,我们将对象点和图像点存储到数组中,并使用 `cv2.stereoCalibrate()` 函数进行双目相机标定。最后,我们将标定结果打印出来,并将其保存到文件中。
需要注意的是,此代码示例只提供了一个简单的双目相机标定方法,实际应用中可能需要更加完善的标定方法,并考虑更多的误差因素。
### 回答2:
Open3D 双目相机标定代码主要涉及以下步骤:
1. 导入 Open3D 库和其他必要的依赖库。
2. 读取双目相机的图像和深度图像,并将它们转换为 Open3D 中的格式。
3. 创建相机参数对象(Intrinsic)并设置内参矩阵和畸变系数。
4. 创建点云对象(PointCloud)。
5. 遍历图像像素,将像素坐标转换为相机坐标,并计算图像点对应的深度值。
6. 将相机坐标系下的点转换为世界坐标系下的点。
7. 将世界坐标系下的点添加到点云对象中。
8. 使用 RandomSampling 进行下采样(可选)。
9. 进行相机标定,返回双目相机的外参矩阵(Extrinsic)和重投影误差。
10. 打印输出双目相机的外参矩阵和重投影误差。
以下是一个示例代码:
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
# 读取图像和深度图像
color_image = o3d.io.read_image("color_image.png")
depth_image = o3d.io.read_image("depth_image.png")
# 创建相机参数对象并设置内参矩阵和畸变系数
intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()
intrinsic.set_intrinsics(
color_image.width, color_image.height, focal_length_x, focal_length_y,
principal_point_x, principal_point_y, radial_distortion, tangential_distortion
)
# 创建点云对象
pointcloud = o3d.geometry.PointCloud()
# 遍历图像像素,计算相机坐标和深度值
for row in range(color_image.height):
for col in range(color_image.width):
color = color_image[row, col]
depth = depth_image[row, col] / 1000.0 # 将深度值转换为米
# 将像素坐标转换为相机坐标
cam_point = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic.backproject_pixel(intrinsic, [col, row], depth)
# 将相机坐标转换为世界坐标
world_point = np.dot(intrinsic.intrinsic_matrix, cam_point)
# 添加世界坐标到点云对象中
pointcloud.points.append(world_point)
# 使用 RandomSampling 进行下采样
downsampled_pointcloud = pointcloud.voxel_down_sample(voxel_size=0.01)
# 进行相机标定
extrinsic = downsampled_pointcloud.get_rotation_matrix_from_xyz()
reprojection_error = downsampled_pointcloud.estimate_normals()
# 打印输出外参矩阵和重投影误差
print("Extrinsic Matrix:", extrinsic)
print("Reprojection Error:", reprojection_error)
```
这只是一个简单的示例代码,具体实现可能因相机型号和使用的深度图像格式等而异。您需要根据实际情况调整代码。