机器视觉标定方法探讨：从RAC到张正友平面标定

"这篇文档主要讨论了机器视觉系统中摄像机标定的重要性和不同方法，包括传统的RAC方法和张正友平面标定法。RAC法（径向一致约束法）是由Tsai在1987年提出，用于简化摄像机参数的求解，分为共面和非共面两种标定方式，尤其非共面标定能提供更高的精度。张正友平面标定法则假设模板平面位于Z=0的世界坐标平面上，通过多个角度拍摄模板图像来计算内参数、外参数和畸变系数。此外，文档还提到了其他基于已知参照物的标定方法，例如使用圆作为参照的标定方法。" 在机器视觉领域，摄像机标定是一个至关重要的步骤，它涉及到图像采集系统的准确性和三维空间重建的精度。标定的目标是确定摄像机的内部和外部参数，包括镜头畸变、焦距、像素转换比例和摄像机在世界坐标系中的位置与姿态。内部参数如镜头畸变中心和畸变系数直接影响图像矫正的质量，而外部参数如旋转矩阵和平移矩阵则是计算真实世界坐标与图像坐标之间关系的基础。 RAC（径向一致约束）标定方法是一种高效的解决策略，它通过径向一致性条件来简化摄像机外参数的求解，减少了计算复杂性，提高了标定速度和准确性。这种方法可以分为两个步骤：首先利用径向约束求解旋转矩阵R和部分平移矢量T，然后通过迭代法得到其余参数的精确解。非共面标定进一步提升了标定的精度，通过在不同高度采集图像来获取更多的空间信息。 张正友平面标定法则提供了一种折衷方案，它不要求高精度的标定设备，但需要精确的模板点坐标和图像匹配。这种方法适用于平面模板，通过多角度拍摄和特征点检测，可以计算出内外参数和畸变系数，但点阵坐标和匹配的难度限制了其实用性。 此外，文档中还提及了基于已知参照物的传统标定方法，比如使用圆作为标定对象，这类方法依赖于标定物体的精确几何形状，虽然精度高但操作相对复杂。各种标定方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体应用场景和精度需求。在实际应用中，研究者需要根据自身条件和目标选择最适合的标定策略。