相机标定技术解析：从传统到自标定

"预备知识-相机标定ppt" 相机标定是计算机视觉领域中的关键技术，它涉及到将摄像头捕获的二维图像映射到三维现实世界的过程。这个过程是三维重建的基础，目的是为了获得图像中像素点对应的三维空间坐标，以及理解摄像头自身的内部和外部参数。 1、引言 相机标定的目的是为了建立图像坐标系和世界坐标系之间的关系。通过这个关系，我们可以从图像中的二维像素点推算出其在三维空间中的位置。三维重建是计算机视觉的核心任务之一，它包括图象对应点的确定、摄像机标定和两图像间摄像机运动参数的确定这三个关键步骤。 2、摄像机坐标系 摄像机坐标系有三个轴：X、Y和Z，原点通常位于摄像头的光心。Z轴指向镜头的前方，X轴和Y轴分别与图像平面垂直和平行。在图像坐标系中，X和Y轴与图像像素对应，而Z轴则表示深度信息。 3、图像坐标系 图像坐标系以像素为单位，原点通常位于图像的左上角，X轴向右，Y轴向下。每个像素点在图像坐标系中有对应的(x, y)坐标。 4、坐标转换 像素坐标到世界坐标的转换涉及到多个参数，包括摄像机的内参矩阵K，它包含焦距(f)、像素间距(dx, dy)以及主点坐标(cu, cv)。内参矩阵描述了图像传感器的特性，如像素大小和镜头畸变。此外，还需要考虑外参，即摄像机相对于世界坐标系的位置和姿态。 5、相机标定方法 传统的相机标定方法通常利用已知几何形状的物体（如棋盘格）来获取图像中的特征点，然后解算内参和外参。主动视觉相机标定则通过移动摄像头或操纵场景来获取更多的观测数据。而自标定方法则是利用图像序列和几何约束来估计摄像机参数，无需额外的标定物体。 6、坐标变换 像素坐标通过内参矩阵转换成归一化的图像坐标，再结合外参可以得到世界坐标。这通常涉及到从像素坐标到齐次坐标的转换，以及应用单应性矩阵或射影变换来完成空间坐标变换。 总结来说，相机标定是计算机视觉中必不可少的一环，它使得我们能够从二维图像中获取丰富的三维信息，从而实现诸多应用，如机器人导航、自动驾驶、三维重建等。了解和掌握相机标定技术对于理解和实践计算机视觉项目至关重要。