"摄像机的标定是计算机视觉领域中的关键技术,主要目的是为了实现三维重建,即通过图像恢复出空间点的三维坐标。标定过程是建立摄像机图像像素位置与场景点之间的数学关系,利用摄像机模型计算出模型参数。这一过程包括了对摄像机坐标系、图像坐标系和世界坐标系的理解,以及相应的坐标转换和几何变换。"
摄像机标定是计算机视觉系统中的基础步骤,它涉及到将实际世界的三维场景映射到二维图像平面上。在三维重建中,摄像机标定至关重要,因为它能够提供从像素坐标到真实世界坐标的映射关系。这一过程通常包括对摄像机的内参(如焦距、主点位置)和外参(如旋转和平移)的估计。
1. **摄像机坐标系**:摄像机坐标系以摄像机的光心为原点O,X轴、Y轴和Z轴分别表示水平、垂直和深度方向。在实际应用中,Z轴通常指向摄像机的前方,X轴和Y轴构成水平面。
2. **图像坐标系**:图像坐标系是二维的,以图像左下角为原点(c),u和v分别表示水平和垂直像素坐标。
3. **世界坐标系**:世界坐标系是一个全局参考系,用于描述场景中的所有物体和摄像机的位置。
三维重建的三个关键步骤如下:
1. **摄像机标定**:对于单个摄像机,标定的目标是确定摄像机的内参数矩阵K,包括焦距f和主点坐标(u0, v0)。此外,还需要计算畸变系数,以校正镜头引起的图像失真。
2. **图像对应点的确定**:在双目视觉系统中,通过寻找图像间的对应点来获取空间点的深度信息。
3. **二图像间摄像机运动参数的确定**:通过分析单个摄像机的运动,可以计算出两个连续图像间的姿态变化,即旋转R和平移t。
摄像机模型通常使用针孔模型,其中像素坐标(u, v)与世界坐标(X, Y, Z)之间的关系可通过内参数矩阵K和外参数(R, t)描述。内参数矩阵K包含焦距、主点偏移和可能的畸变系数;外参数(R, t)则表示摄像机相对于世界坐标系的旋转和平移。
标定过程通常涉及使用已知几何形状(如棋盘格)的物体作为标定对象,通过检测图像中的特征点,构建一个线性或非线性的方程组来求解摄像机参数。这些参数可以用于后续的图像处理任务,如目标识别、跟踪和测量等。
摄像机标定是将摄像机视为一个黑盒,通过实验和数学建模来揭示其内部工作原理,从而能够在二维图像上恢复出三维场景信息。这一技术在机器人导航、自动驾驶、无人机视觉、增强现实等领域有着广泛应用。