摄相机标定技术详解：从传统到自标定

"摄相机标定方法分类-相机标定ppt" 本文主要介绍的是关于相机标定的方法及其在计算机视觉中的重要性。相机标定是计算机视觉领域中的一个基础且关键的任务，它涉及到从图像数据中恢复真实世界物体的三维信息。 1、引言：什么是相机标定 相机标定是指通过数学模型建立相机成像过程与真实世界之间关系的过程。它涉及到确定相机的内在参数（如焦距、主点位置等）和外在参数（如相机在世界坐标系中的位置和姿态）。这个过程对于进行精确的三维重建和视觉定位至关重要。 2、相机标定方法的分类 相机标定方法主要分为以下三类： a) 传统相机标定方法（或利用景物信息的标定方法）：这种方法通常使用已知几何形状的物体（如棋盘格）作为参考，通过采集多张不同角度的图像来估计相机参数。这些方法依赖于特征检测和匹配，以及优化算法来解决非线性问题。 b) 主动视觉相机标定方法：这种方法通常涉及到主动控制相机的运动或使用特殊设备来生成特定的输入，以简化标定过程。例如，使用激光扫描器或结构光投影来获取额外的几何信息。 c) 相机自标定方法：这种方法不需要外部参照物，而是通过分析图像序列中的几何约束来估计相机参数。这种技术适用于无法控制环境或没有预先知道的特征场景。 3、传统相机标定方法 传统相机标定通常包括以下步骤： - 图像采集：拍摄多个角度的棋盘格或其他特征丰富的物体。 - 特征检测与匹配：在图像中找到棋盘格的角点或其它特征点。 - 参数估计：通过最小化重投影误差，使用RANSAC（随机抽样一致性）等算法估计相机的内外参数。 4、主动视觉相机标定 主动视觉标定通过控制相机的运动或改变光照条件，可以提高标定的准确性和鲁棒性。例如，通过精确控制的相机旋转或使用结构光投影，可以获得更精确的几何信息，从而更好地估计相机参数。 5、相机自标定方法 自标定通常基于图像序列中的几何不变量，例如单应性矩阵或共视图的相对姿态。通过分析图像序列中的运动，可以推断出相机的内参数和外参数。 总结来说，相机标定是计算机视觉中一个至关重要的环节，其目的是为了准确地将二维图像信息转换为三维空间信息。不同的标定方法各有优缺点，适用于不同的应用场景，理解并选择合适的标定方法对实现精确的视觉系统至关重要。