摄像机标定原理与自标定方法解析

"预备知识-相机标定PPT" 这篇资料主要讲述了摄像机标定的基础知识，包括摄像机自标定的重要性和不同方法，以及摄像机标定在三维重建中的关键作用。摄像机标定是计算机视觉领域的一个基础任务，其目的是建立摄像机图像像素位置与场景点在三维空间中的位置之间的关系。 1、什么是摄像机标定 摄像机标定是指确定摄像机内在参数和外在参数的过程。内在参数涉及摄像机镜头的光学特性，如焦距、主点位置和像素尺寸；外在参数则包括摄像机在世界坐标系中的位置和姿态。通过标定，可以将图像坐标转换为世界坐标，从而进行三维重建。 2、摄像机标定的目的：三维重建 三维重建是计算机视觉的核心研究方向，它旨在从图像中恢复出物体和场景的三维几何信息。摄像机标定是实现这一目标的第一步，因为它为后续的图像对应点确定和摄像机运动参数估计提供了基础。 3、摄像机坐标系和图像坐标系 - 世界坐标系：描述现实世界的全局坐标系统。 - 摄像机坐标系：以摄像机中心为原点，Z轴指向摄像机前方，X轴和Y轴分别与成像平面垂直和水平。 - 图像坐标系：对应于实际图像的像素坐标，以左下角为原点，X轴和Y轴分别沿水平和垂直方向。 4、摄像机模型和坐标转换 摄像机模型通常使用针孔相机模型，通过内参数矩阵K（包括焦距、主点偏移和畸变系数）和外参数（旋转矩阵R和平移向量t）来描述。齐次坐标形式便于表示这些变换。 5、摄像机自标定方法 - 基于Kruppa方程的自标定方法：利用图像中多个点的投影关系来求解摄像机参数。 - 基于绝对二次曲面、无穷远平面的自标定方法：利用特定形状的物体（如棋盘格）作为标定对象，通过其在图像上的投影来推导摄像机参数。 6、自标定方程的关系 不同的自标定方法可能采用不同的数学表达，但最终都是为了估计摄像机的内在和外在参数。这些方法的选择取决于可用的标定对象、图像质量和计算复杂度。 7、三维重建的关键步骤 - 摄像机标定：确定单个摄像机的参数。 - 图像对应点的确定：在两幅图像中找到相同的特征点。 - 二图像间摄像机运动参数的确定：估算两帧间的摄像机位姿变化。 摄像机标定是计算机视觉系统中不可或缺的一环，它对于实现精确的三维重建至关重要。理解并掌握各种标定方法及其背后的理论对于开发有效的计算机视觉应用是必要的。