张正友标定法具体流程和方法
时间: 2023-06-12 11:01:57 浏览: 90
张正友标定法是一种基于相机的三维重建技术,用于处理相机的畸变和相机的内外参数,以计算出相机在三维空间中的位置和朝向。具体的流程和方法可以概括为以下几个步骤:
1. 准备标定板:选择一张大小适中、平面度好、有一定的纹理信息的标定板,例如黑白相间的棋盘格。
2. 拍摄标定板:固定标定板于一个平面上,保持相机稳定,从不同的位置和角度拍摄多张照片。
3. 提取标定板角点:通过图像处理算法,自动或手动提取标定板图像中的角点位置。
4. 计算相机的畸变参数:根据提取的角点位置,计算相机的畸变参数,包括径向畸变和切向畸变。
5. 计算相机的内参数:使用畸变校正后的角点坐标,利用张正友标定法计算相机的内参数,包括焦距、主点位置和图像的旋转矩阵。
6. 计算相机的外参数:使用内参数和角点坐标,通过三角测量算法计算相机在三维空间中的位置和朝向。
7. 验证标定结果:使用验证图像,通过重投影误差计算和误差分析来验证标定结果的准确性和稳定性。
以上就是张正友标定法的具体流程和方法,希望能够对您有所帮助。
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张正友标定法详细步骤
张正友标定法是由张正友教授在1998年提出的一种相机标定方法。与传统的标定方法需要使用精确且三维的标定板不同,张正友标定法使用一个打印出来的单平面棋盘格进行标定。这种方法介于传统标定法和自标定法之间,克服了传统标定法需要高精度标定物的缺点,同时提高了精度和操作的便利性。因此,张正友标定法在计算机视觉领域得到了广泛应用。 如果你想深入理解张正友标定法,可以阅读一些详细推导过程的文章,这些文章会提供标定方法的原理和公式推导的细节。
张正友标定法python程序
张正友标定法(Zhengyou Zhang Calibration)是一种用于相机标定的方法,可以用于计算相机的内部参数和外部参数。下面是一个基于Python的简单实现:
```python
import numpy as np
import cv2
# 定义棋盘格的网格数
rows = 6 # 行数
cols = 9 # 列数
# 设置棋盘格的物理尺寸
square_size = 0.02 # 单位是米
# 获取棋盘格的角点坐标
objp = np.zeros((rows*cols, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:cols, 0:rows].T.reshape(-1, 2) * square_size
# 创建储存物理坐标和图像坐标的数组
objpoints = [] # 存储物理坐标
imgpoints = [] # 存储图像坐标
# 读取所有棋盘格图像进行标定
images = glob.glob('chessboard*.jpg')
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (cols, rows), None)
# 如果检测到了角点,添加到数组中
if ret == True:
objpoints.append(objp)
imgpoints.append(corners)
# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
# 打印结果
print("相机内部参数矩阵:")
print(mtx)
print("畸变系数:")
print(dist)
```
这个程序会读取所有以 `chessboard` 开头的图像文件,并使用张正友标定法进行相机标定。输出结果包括相机内部参数矩阵和畸变系数。