摄像机标定技术：坐标系解析与方法

"摄像机标定涉及多个坐标系的转换，包括世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。世界坐标系是客观世界的绝对坐标，摄像机坐标系以摄像机焦点为中心，图像坐标系分为物理坐标系（以毫米为单位）和像素坐标系（以像素为单位）。标定过程中需确定摄像机的几何和光学参数，以及相对于世界坐标系的位置。摄像机标定方法有传统方法和自标定方法，线性和非线性模型，以及单摄像机和多摄像机标定等，不同的方法对精度和计算复杂度有不同的权衡。" 在计算机视觉领域，摄像机标定是一项关键任务，它涉及到将现实世界中的三维空间信息映射到二维图像平面上。这一过程涉及到多个坐标系之间的转换，以理解图像中的点是如何与真实世界中的点相对应的。 首先，世界坐标系是全局参考框架，用于描述客观世界中物体的位置。在3D场景建模和计算机视觉应用中，所有对象的位置都会相对于这个世界坐标系进行定位。 其次，摄像机坐标系是相对于摄像机自身建立的，原点位于摄像机的光学中心，X轴和Y轴通常与图像平面平行。Z轴则是沿着摄像机的光轴方向，指向图像的远点。 图像坐标系则分为两部分：图像物理坐标系，其单位通常是毫米，与摄像机坐标系的X和Y轴平行；图像像素坐标系，以像素为单位，起始于图像的左上角，Xf和Yf轴与物理坐标系的轴平行。 摄像机标定的目的在于获取摄像机的内参（如焦距、主点位置）和外参（如摄像机在世界坐标系中的位置和姿态），这些参数决定了从三维世界到二维图像的投影关系。标定方法有多种，包括传统的基于标定物的方法和不依赖标定物的自标定方法。前者常使用棋盘格等已知几何形状，后者则利用摄像机运动和图像间的对应关系进行标定。此外，标定模型可分为线性和非线性，线性模型快速但忽略畸变，非线性模型更精确但计算复杂。 无论哪种方法，标定精度对后续的视觉应用至关重要，例如物体识别、定位和重建。因此，研究者持续探索更高效、准确的标定技术以适应不同应用场景的需求。