摄像机标定方法详解：步骤二与参数求解

摄像机标定是计算机视觉中的关键步骤，其目的是从图像数据中提取出摄像机的内在参数和外在参数，以便于进行三维重建和多视图几何计算。本篇文章主要介绍了摄像机标定的详细过程，特别是步骤二，即求解t3、焦距f以及径向畸变系数k1。 首先，文章从三维重建的重要性谈起，指出其是计算机视觉的核心研究领域，目标是从图像中恢复出空间点的三维坐标。三维重建包含三个关键步骤：图像对应点的检测、摄像机标定以及摄像机运动参数的确定。摄像机标定涉及到将像素坐标转换为物理坐标，这一步对于确保后续的三维重建和姿态估计精度至关重要。 摄像机通常有三种坐标系：世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。摄像机坐标系是通过一个固定的对齐关系定义的，其中x、y、z轴分别代表了摄像机的光轴方向。图像坐标系则是像素坐标，它与摄像机的光学中心相对应。 在标定过程中，一个重要的概念是摄像机的内参数矩阵K，它包含了焦距f（沿x和y轴）、主点的位置（u0, v0）以及可能存在的径向畸变项k1（假设k1=0作为初始值）。内参数矩阵以齐次坐标形式表示，包括了图像的尺度、旋转和平移信息。 文章还提到，摄像机标定方法可以分为传统方法（利用景物信息）和自标定方法。传统方法通常依赖于预先准备好的平面或特征点，如棋盘格或特征点集合，通过这些信息来估计相机参数。而自标定方法则允许相机自身作为测量对象，通过分析自身的图像来推断其内部参数，这种方法对于没有外部参考的场景特别有用。 此外，文章还提到了主动视觉摄像机标定，这是一种结合了主动控制和视觉感知的方法，通过在未知环境中移动摄像机并捕捉图像，同时利用相机自身的运动来反推出其参数，常用于机器人导航和无人飞行器等领域。 总结来说，摄像机标定是计算机视觉中一项基础且重要的技术，通过解决t3、f和k1等参数，能够确保图像处理和三维重建的准确性。不同的标定方法适应不同的应用场景，从传统的基于特征点到现代的自标定，都在不断推动着摄像机标定技术的发展。