opencv 相机标定 外参

相机标定是指确定相机的内部参数和外部参数的过程。内部参数包括焦距、主点位置、畸变参数等，而外部参数包括相机在世界坐标系中的位置和方向。其中，焦距和主点位置决定了像素与物理世界之间的转换关系，畸变参数用于校正图像中的畸变。

相机标定的过程一般需要使用已知的3D坐标系下的控制点，通过在相机坐标系和图像坐标系之间建立对应关系来计算内部参数和外部参数。常见的方法是使用棋盘格图像作为控制点，通过找到图像中棋盘格的角点来计算相机的内部参数和外部参数。

外参表示了相机在世界坐标系中的位置和姿态。通过相机标定可以获得相机在世界坐标系中的位置和方向，也就是外参。外参可以用一个旋转矩阵表示相机的方向，用一个平移向量表示相机的位置。通过外参，我们可以将图像中的像素点转换到世界坐标系中，从而实现相机与物体的测量、位姿估计等任务。

总之，相机标定通过确定相机的内部参数和外部参数，实现了将图像坐标转换到世界坐标的过程，并为后续的计算任务提供了可靠的基础。

相关问题

opencv相机标定

OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了许多用于双目相机标定的函数和工具。在Python中使用OpenCV进行双目相机标定，可以通过以下步骤实现：

1. 准备标定板：使用一个已知尺寸的标定板，如棋盘格，打印出来并粘贴在平面表面上。

2. 拍摄标定图像：使用双目相机拍摄多张标定图像，保证标定板在不同位置和角度下都能被看到。

3. 提取角点：使用OpenCV的函数，如cv2.findChessboardCorners()，在每张标定图像中提取标定板的角点。

4. 标定相机：使用OpenCV的函数，如cv2.calibrateCamera()，对每个相机进行单独的标定，得到相机的内参矩阵和畸变系数。

5. 计算双目相机的外参矩阵：使用OpenCV的函数，如cv2.stereoCalibrate()，对双目相机进行标定，得到相机的外参矩阵。

6. 验证标定结果：使用OpenCV的函数，如cv2.stereoRectify()，对标定结果进行验证和校正，以确保双目相机能够准确地进行深度测量。

以上就是使用OpenCV进行双目相机标定的基本步骤，需要注意的是，标定板的质量和拍摄标定图像的质量对标定结果有很大的影响，因此需要认真准备和执行每个步骤。

opencv相机标定例程

### 回答1：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多计算机视觉相关的函数和算法。相机标定是计算机视觉中一个重要的步骤，用于确定相机的内参和外参参数，从而提高计算机视觉的精确度。

opencv相机标定例程是使用OpenCV库函数进行相机标定的示例代码。它包含了一系列对相机进行标定的步骤：

1. 收集标定图像：首先需要收集一组标定图像，这些图像应该包含特定的模式，比如棋盘格。这些图像可以通过相机拍摄或者从其他来源获取。

2. 提取角点：使用OpenCV的函数在标定图像中提取角点。这些角点的提取可以通过函数`findChessboardCorners`来实现，它会返回检测到的角点的坐标。

3. 标定相机：使用提取到的角点坐标，调用OpenCV的函数`calibrateCamera`完成相机的标定。该函数将返回相机的内参矩阵，畸变系数和旋转矩阵。

4. 评估标定结果：标定完成后，可以使用OpenCV的函数`getOptimalNewCameraMatrix`来优化内参矩阵，并使用`initUndistorRectifyMap`函数生成畸变校正的映射。

5. 应用标定结果：使用标定得到的内参矩阵和畸变系数，可以对图像进行畸变校正，使得图像不再有畸变。

OpenCV相机标定例程提供了一个完整的流程，帮助用户准确地对相机进行标定，从而提高计算机视觉算法的准确性和鲁棒性。同时，用户可以根据自己的需求，对例程进行修改和扩展，以适应具体的应用场景。

### 回答2：
OpenCV相机标定例程是一个用于校准相机的程序。相机标定是指确定相机内部和外部参数的过程，以便在三维世界中更准确地测量物体或跟踪物体。

首先，我们需要收集一些被称为棋盘格的二维图像。在例程中，我们使用棋盘格作为标定目标，因为它具有规则的结构和易于检测的特征。然后，我们将这些图像加载到程序中进行处理。

接下来，我们使用OpenCV的标定函数来计算相机的内部参数，例如焦距、主点坐标和径向畸变系数。这些参数将用于校正图像并更准确地测量物体。

在这个例程中，我们使用棋盘格的角点作为特征点来进行标定。我们可以通过使用OpenCV的函数在棋盘格图像中检测角点。然后，我们将这些角点的二维像素坐标与它们在三维空间中的真实坐标进行匹配。

通过对多个图像进行角点的检测和匹配，我们可以获得足够的数据来计算相机的内部参数。一旦内部参数被计算出来，我们就可以将其保存在文件中以备将来使用。

通过相机标定例程，我们可以获得相机的校准参数，从而提高图像的质量和精度。这在计算机视觉应用中特别重要，例如目标跟踪、SLAM（同时定位与地图构建）和立体视觉。

### 回答3：
OpenCV相机标定例程是一种用于标定相机内外参数的方法。相机标定是指确定相机的一些固有参数，如焦距、畸变等，以便于后续图像处理或计算机视觉任务的进行。

OpenCV提供了一个相机标定例程函数`calibrateCamera()`，通过将相机拍摄的多张已知世界坐标和相应图像坐标的图像进行处理，来估计相机的内外参数。

首先，需要收集一组已知世界坐标和相应图像坐标的图像样本。已知世界坐标通常需要以某个坐标系为基准，例如一个棋盘格。然后，通过使用OpenCV提供的函数`findChessboardCorners()`来检测图像中棋盘格角点的位置。

接下来，通过调用`calibrateCamera()`函数，将已知的世界坐标和对应的图像坐标作为输入参数，获得相机的内外参数。该函数将返回相机的一些参数，如相机矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。

最后，可以使用相机的内外参数进行图像处理或计算机视觉任务。例如，可以通过使用函数`undistort()`对相机采集到的图像进行去畸变操作，从而使图像更符合实际场景。

总之，OpenCV相机标定例程是一种用于确定相机内外参数的方法，通过使用已知的世界坐标和图像坐标的样本，可以得到相机的一些固有参数，以便于后续的图像处理或计算机视觉任务。