相机标定技术解析与应用

“相机标定讲解ppt，用于学习三维重建，内容简单易懂，涉及相机坐标系、像素坐标系、图像坐标系、相机畸变、内外参数、张友正标定法及角点提取。” 相机标定是计算机视觉领域中的基础步骤，主要目的是获取相机的内在属性和外在属性，以便准确地将图像像素坐标转换为现实世界坐标。在这个过程中，我们需要理解几个关键概念： 1. **坐标系转换**： - **世界坐标系**：描述物体在实际空间中的位置。 - **相机坐标系**：以镜头光心为原点，x、y轴与相面平行，用于描述物体在相机参考系下的位置。 - **像素坐标系**：基于图像的二维像素阵列，原点在图像左上角，单位是像素。 - **图像坐标系**：与像素坐标系相似，但原点位于图像的主点，即图像中心。 2. **相机畸变**： - **径向畸变**：由透镜形状不完美导致，边缘部分的图像变形更严重。 - **切向畸变**：源于透镜与图像平面不平行，造成图像边缘扭曲。 3. **相机内参数**： - 包括焦距、像素大小等，这些参数决定了相机如何将三维世界转换为二维图像。 4. **相机外参数**： - 描述相机在世界坐标系中的位置和朝向，包括平移和旋转。 5. **张友正标定法**： - 常用的标定方法，使用棋盘格标定板进行多角度拍摄。 - 至少需要3张不同角度的图像，通常推荐10到20张，以提高标定精度。 - 标定步骤包括角点检测（如OpenCV的`findChessboardCorners`函数）和亚像素级角点定位。 6. **亚像素**： - 像素是成像的基本单位，而亚像素是介于像素之间的位置，通过插值算法计算得出，用于提高定位精度。 相机标定对于计算机视觉应用至关重要，如三维重建、目标追踪、机器人导航等。通过标定，我们可以消除或校正相机的畸变，从而提高后续图像处理和分析的准确性。在实际操作中，标定的精度受到标定板的质量、拍摄条件和算法选择的影响。